重新调整范围分析

什么是重新调整范围分析？

重新调整范围分析是一种用于分析时间序列趋势的统计技术。它是由英国水文学家哈罗德·埃德温·赫斯特开发的，用于预测尼罗河的洪水。投资者使用它来寻找未来可能重复或逆转的股票和债券价格的周期、模式和趋势。

重新调整的范围分析可用于检测和评估金融市场时间序列数据中的持久性、随机性或均值回归量。汇率和股票价格不会遵循随机游走或不可预测的路径，就像价格变化彼此独立时那样。换句话说，市场并不是完全有效的，这意味着投资者有机会利用。

如果数据中存在强趋势，它将被赫斯特指数（H 指数）捕获，该指数也可用于对共同基金进行评级。 H 指数，也称为长期依赖指数，可以推断数据的未来值或平均值。

Hurst 指数介于 0 和 1 之间，它衡量持久性、随机性或均值回归。显示随机随机过程的时间序列的 H 指数接近 0.5。当 H 大于 0.5 时，数据表现出强烈的长期趋势，而当 H 小于 0.5 时，可能会在所考虑的时间范围内反转趋势。

低于 0.5 的 H 指数也被称为约瑟夫效应，参考圣经中七年丰收之后是七年饥荒的故事。低值可能会跟随高值，反之亦然。

重新调整的范围分析评估时间序列数据的可变性如何随着所考虑的时间段的长度而变化。重新调整的范围是通过将累积平均调整数据点（每个数据点的总和减去数据系列的平均值）的范围（最大值减去最小值）除以相同部分的值的标准偏差来计算的。时间序列。

随着时间序列中观测值数量的增加，重新调整的范围会增加。通过将这些增加绘制为 R/S 的对数与 n 的对数，可以确定这条线的斜率，即赫斯特指数 H。

赫斯特指数可用于趋势交易投资策略。投资者会寻找表现出强烈持久性的股票。这些股票的 H 值将大于 0.5。 H 小于 0.5 可以与技术指标配对以发现价格反转。例如，为了计时投资，价值投资者可能会寻找 H 小于 0.5 且价格已经下跌了一段时间的股票。

基于证券将恢复到之前状态的假设，均值回归交易旨在利用证券价格的极端变化。算法交易者使用 H 指数来推测均值回复时间序列策略，例如配对交易，其中两种资产之间的价差是均值回复的。

基于 SPDR S&P 500 (SPY) 价格图表的 Hurst 指数的 15 周期移动平均线 (MA)。 MA 可以调整，更长的 MA 可以平滑波动。

对于希望在价格上涨期间买入的交易者，他们可以寻找 H 值高于 0.5 且价格上涨的机会。以这种方式使用，指标不一定会提供交易信号，但它可以帮助根据趋势为其他交易信号提供确认。

该指标并不总是提供良好的信号。同样重要的是要注意，价格下跌时的高 H 值表明价格进一步下跌，这可能会使指标在第一次使用时有点混乱。

重新调整范围分析查看数据系列并确定该数据中的持久性或均值恢复趋势。线性回归查看两个变量，例如价格和时间，并找到最适合数据系列的中点或线。然后，可以添加标准偏差通道，以根据数据系列显示证券何时可能超买或超卖。线性回归是更大的回归分析领域的一部分。

出于交易目的，重新调整的范围是调整后的范围除以标准差。这些计算基于过去的数据，并不是天生的预测性。由交易者来解释重新调整的范围或赫斯特指数提供的信息。

出于交易目的，源自重新调整范围的 Hurst 指标有时可能有效，但并非一直有效。强劲的价格趋势可能会急剧逆转，这是该指标没有预见到的。该指标发出的反转信号也可能不会发生。

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