הגדרת ניתוח טווח מחודש ושימושים

מהו ניתוח טווח מחודש?

ניתוח טווחי Rescaled הוא טכניקה סטטיסטית המשמשת לניתוח מגמות בסדרות זמן. זה פותח על ידי ההידרולוג הבריטי הרולד אדווין הרסט כדי לחזות שיטפונות על נהר הנילוס. המשקיעים השתמשו בו כדי לחפש מחזורים, דפוסים ומגמות במחירי המניות והאג"ח שעשויים לחזור או להתהפך בעתיד.

Takeaways מפתח

• ניתוח טווח rescaled מסתכל על סדרת נתונים וקובע את ההתמדה או הנטייה להחזרה ממוצעת בתוך אותם נתונים. ניתן להשתמש בטווח המחודש מחדש כדי לחשב את אקספקטנט Hurst, שיכול להחיש ערך עתידי או ממוצע עבור הנתונים. אקספקטנט Hurst נע בין אפס ואחד. כאשר אקספקטנט Hurst גדול מ- 0.5, הנתונים מראים מגמה חזקה לטווח הארוך, וכאשר H פחות מ- 0.5, סביר להיפוך המגמה.

הבנת ניתוח טווח מחודש

ניתן להשתמש בניתוח טווח מחדש כדי לאתר ולהעריך את כמות ההתמדה, האקראיות או ההיפוך הממוצע בנתוני סדרות הזמן של השווקים הפיננסיים. שערי חליפין ומחירי מניות אינם הולכים בדרך אקראית, או בדרך בלתי צפויה, כמו שהיו עושים אם שינויי מחירים אינם תלויים זה בזה. במילים אחרות, השווקים אינם יעילים לחלוטין, מה שאומר שיש הזדמנויות למשקיעים לנצל מהם.

אם קיימת מגמה חזקה בנתונים, היא תתפס על ידי אקספקטנט Hurst (H exponent), שניתן להשתמש בו גם כדי לדרג קרנות נאמנות. אקספקטנט H, הידוע גם כמדד התלות לטווח הרחוק, יכול להחיש ערך או ממוצע עתידי לנתונים.

אקספקטנט ההורסט נע בין אפס לאחד והוא מודד התמדה, אקראיות או היפוך ממוצע. לסדרות זמן המציגות תהליך סטוכסטי אקראי יש אקספוננטים של H קרוב ל- 0.5. כאשר H גדול מ- 0.5, הנתונים מראים מגמה ארוכת טווח חזקה, וכאשר H פחות מ- 0.5, סביר להניח שהיא תפוך מגמה לאורך הזמן שנחשב.

אקספוננטים של H מתחת ל- 0.5 מכונים גם אפקט ג'וזף, בהתייחס לסיפור המקראי של שבע שנות שפע שאחריו שבע שנות רעב. ערכים נמוכים עשויים להיות אחריהם ערכים גבוהים, או להפך.

טווח רסקלד מחדש ואקספקטנט ההורסט

ניתוח טווח מחודש מחדש מעריך כיצד משתנות נתוני סדרות הזמנים משתנים עם משך פרק הזמן שנחשב. הטווח שנקבע מחדש מחושב על ידי חלוקת הטווח (ערך מקסימלי מינוס ערך מינימלי) של נקודות הנתונים המצטברות של הנתונים המצטברים (סכום של כל נקודת נתונים פחות מממוצע של סדרת הנתונים) בסטיית התקן של הערכים על אותו חלק של סדרת זמן.

ככל שמספר התצפיות בסדרת זמן גדל, גדל הטווח המחודש. על ידי עלילת העלאות הללו כאלוגריתם של R / S לעומת הלוגריתם של n, ניתן לקבוע את השיפוע של קו זה, שהוא המפיץ של הרסט, ח.

דוגמאות לשימוש בניתוח טווח מחודש

ניתן להשתמש באקספקט הורסט באסטרטגיות השקעה במגמה. משקיע יחפש מניות שמראות התמדה חזקה. למניות אלה יהיה H גבוה מ- 0.5. ניתן לשדך H פחות מ- 0.5 עם אינדיקטורים טכניים כדי להפוך את היפוך המחירים. לדוגמה, כדי לזמן את השקעתם, משקיע ערך עשוי לחפש מניות עם H פחות מ- 0.5 שמחיריהן יורדים מזה זמן.

נראה כי מסחר הפיכה ממוצע נצל משינויים קיצוניים במחיר נייר הערך, על בסיס ההנחה שהוא יחזור למצב הקודם. אקספקטנט H משמש לסוחרים אלגוריתמים כדי לשער על אסטרטגיות לסדרת זמן ממוצעת כמו מסחר זוגות, כאשר הפיזור בין שני נכסים הוא היפוך ממוצע.

התרשים הבא מציג ממוצע נע של 15 תקופות (MA) של הורסט אקספקטנט על פי תרשים המחירים של SPDR S&P 500 (SPY). ניתן לכוונן את התואר השני, עם תואר שני ארוך יותר להחלקת תנודות.

עבור סוחרים שרוצים לקנות במהלך עלייה במחיר, הם יוכלו לחפש הזדמנויות בהן ה- H הוא מעל 0.5 והמחיר עולה. נעשה שימוש בדרך זו, האינדיקטור לא בהכרח יספק אותות סחר, אך הוא יכול לסייע באישור סימני מסחר אחרים המבוססים על המגמה.

תצוגת מסחר

המחוון לא תמיד יספק איתותים טובים. כמו כן, חשוב לציין שערכי H גבוהים כאשר המחיר יורד מצביעים על ירידות נוספות במחיר, מה שעלול להפוך את האינדיקטור לבלבל מעט כאשר משתמשים בו לראשונה.

ההבדל בין ניתוח טווח מחודש לניתוח רגרסיה

ניתוח טווחי Rescaled מסתכל על סדרת נתונים וקובע את הנטייה להתמדה או להחזרת אמצעים בתוך אותם נתונים. רגרסיה לינארית מסתכלת על שני משתנים, כגון מחיר וזמן, ומוצאת את נקודת האמצע או את קו ההתאמה הטוב ביותר לסדרת הנתונים. לאחר מכן, ניתן להוסיף ערוצי סטיית תקן כדי להראות מתי האבטחה עשויה להיות קניית יתר או מכירת יתר על בסיס סדרת הנתונים. רגרסיה לינארית היא חלק מהתחום הגדול יותר של ניתוח רגרסיה.

מגבלות של ניתוח טווח מחודש

למטרות סחר, טווח מחודש הוא הטווח המותאם המחולק בסטיית התקן. חישובים אלה מבוססים על נתוני עבר ואינם ניבאים מטבעם. על הסוחר לפרש את המידע שמספק טווח המחודש או מייצב הרסט.

למטרות סחר, אינדיקטור Hurst, הנגזר מהטווח המחודש, עשוי לעבוד לפעמים, אך הוא לא עובד כל הזמן. מגמת מחירים חזקה יכולה להיות הפוכה בחדות, מה שהמדד לא צפה מראש. היפוכים שמסומנים על ידי המחוון עשויים גם לא להתפתח.