Omskalert områdeanalyse

Hva er omskalert områdeanalyse?

Omskalert rekkeviddeanalyse er en statistisk teknikk som brukes til å analysere trender i en tidsserie. Den ble utviklet av den britiske hydrologen Harold Edwin Hurst for å forutsi flom på Nilen. Investorer har brukt den til å se etter sykluser, mønstre og trender i aksje- og obligasjonskurser som kan gjenta seg eller snu i fremtiden.

Forstå analyse av reskalert område

Omskalert områdeanalyse kan brukes til å oppdage og evaluere mengden av utholdenhet, tilfeldighet eller gjennomsnittlig tilbakevending i finansmarkeds tidsseriedata. Valutakurser og aksjekurser følger ikke en tilfeldig vandring,. eller uforutsigbar bane, slik de ville gjort hvis prisendringer var uavhengige av hverandre. Markedene er med andre ord ikke perfekt effektive, noe som betyr at det er muligheter for investorer å kapitalisere på.

Hvis det er en sterk trend i dataene, vil den bli fanget opp av Hurst-eksponenten (H-eksponenten), som også kan brukes til å rangere aksjefond. H-eksponenten, som også er kjent som indeksen for langdistanseavhengighet, kan ekstrapolere en fremtidig verdi eller gjennomsnitt for dataene.

Hurst-eksponenten varierer mellom null og én, og den måler utholdenhet, tilfeldighet eller gjennomsnittlig tilbakevending. Tidsserier som viser en tilfeldig stokastisk prosess har H-eksponenter nær 0,5. Når H er større enn 0,5, viser dataene en sterk langsiktig trend, og når H er mindre enn 0,5, vil det sannsynligvis snu trenden over tidsrammen som vurderes.

H-eksponenter under 0,5 er også kjent som Joseph-effekten,. med henvisning til den bibelske historien om syv år med overflod som ble fulgt av syv år med hungersnød. Lave verdier vil sannsynligvis bli fulgt av høye verdier, eller omvendt.

Reskalert område og Hurst-eksponenten

Omskalert områdeanalyse vurderer hvordan variabiliteten til tidsseriedata endres med lengden på tidsperioden som vurderes. Det omskalerte området beregnes ved å dele området (maksimal verdi minus minimumsverdi) for de kumulative gjennomsnittlige justerte datapunktene (summen av hvert datapunkt minus gjennomsnittet av dataserien) med standardavviket til verdiene over den samme delen av tidsserier.

Etter hvert som antallet observasjoner i en tidsserie øker, øker det omskalerte området. Ved å plotte disse økningene som logaritmen til R/S versus logaritmen til n, kan man bestemme helningen til denne linjen, som er Hurst-eksponenten, H.

Eksempler på hvordan du bruker reskalert områdeanalyse

eksponenten kan brukes i investeringsstrategier for trendhandel. En investor vil se etter aksjer som viser sterk utholdenhet. Disse aksjene vil ha en H større enn 0,5. En H mindre enn 0,5 kan pares med tekniske indikatorer for å spotprisreversering. For å tidsbestemme investeringen sin, kan en verdiinvestor for eksempel se etter aksjer med H mindre enn 0,5 hvis kurs har falt i noen tid.

Gjennomsnittlig reversion trading ser ut til å kapitalisere på ekstreme endringer i prisen på et verdipapir, basert på antakelsen om at det vil gå tilbake til sin tidligere tilstand. H-eksponenten brukes av algoritmiske tradere til å spekulere på middelreverserende tidsseriestrategier som parhandel, der spredningen mellom to eiendeler er gjennomsnittlig tilbakevendende.

Følgende diagram viser et 15-perioders glidende gjennomsnitt (MA) av Hurst-eksponenten basert på SPDR S&P 500 (SPY) prisdiagrammet. MA kan justeres, med en lengre MA som jevner ut svingninger.

For tradere som ønsker å kjøpe under en oppgang i prisen, kan de se etter muligheter der H er over 0,5 og prisen beveger seg opp. Brukt på denne måten vil ikke indikatoren nødvendigvis gi handelssignaler, men den kan hjelpe med å gi bekreftelse for andre handelssignaler basert på trenden.

Indikatoren vil ikke alltid gi gode signaler. Det er også viktig å merke seg at høye H-verdier når prisen synker indikerer ytterligere prisfall, noe som kan gjøre indikatoren litt forvirrende når den først brukes.

Forskjellen mellom reskalert områdeanalyse og regresjonsanalyse

Omskalert områdeanalyse ser på en dataserie og bestemmer utholdenhet eller gjennomsnittlig tilbakevendingstendenser i disse dataene. Lineær regresjon ser på to variabler, for eksempel pris og tid, og finner midtpunktet eller linjen som passer best for dataserien. Deretter kan standardavvikskanaler legges til for å vise når sikkerheten potensielt er overkjøpt eller oversolgt basert på dataserien. Lineær regresjon er en del av det større feltet for regresjonsanalyse.

Begrensninger for reskalert områdeanalyse

For handelsformål er et omskalert område det justerte området delt på standardavviket. Disse beregningene er basert på tidligere data og er ikke i seg selv prediktive. Det er opp til traderen å tolke informasjonen det reskalerte området eller Hurst-eksponenten gir.

For handelsformål kan Hurst-indikatoren, som er avledet fra det omskalerte området, fungere noen ganger, men det fungerer ikke hele tiden. En sterk kurstrend kan snus kraftig, noe indikatoren ikke forutså. Reverseringer signalisert av indikatoren kan heller ikke utvikle seg.

Høydepunkter

Hurst-eksponenten svinger mellom null og én.
Det omskalerte området kan brukes til å beregne Hurst-eksponenten, som kan ekstrapolere en fremtidig verdi eller gjennomsnitt for dataene.
Når Hurst-eksponenten er større enn 0,5, viser dataene en sterk langsiktig trend, og når H er mindre enn 0,5, er en trendreversering mer sannsynlig.
Omskalert rekkeviddeanalyse ser på en dataserie og bestemmer vedvarende eller gjennomsnittlig tilbakevendende tendenser i disse dataene.