Kas yra skalės analizė?
Skalės intervalo analizė yra statistinis metodas, naudojamas analizuoti laiko eilučių tendencijas. Jį prognozavo potvynis Nilo upėje, kurį sukūrė britų hidrologas Haroldas Edwinas Hurstas. Investuotojai pasinaudojo ja ieškodami akcijų ir obligacijų kainų ciklų, modelių ir tendencijų, kurios ateityje gali pasikartoti ar pakeisti.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Pakeista diapazono analizė apžvelgia duomenų seką ir nustato tų duomenų pastovumo ar vidutinės grąžos tendencijas. Pakeistas diapazonas gali būti naudojamas apskaičiuojant „Hurst“ eksponentą, kuris gali ekstrapoliuoti būsimą duomenų vertę arba vidurkį. „Hurst“ eksponentas svyruoja tarp Nulis ir vienas.Kai „Hurst“ eksponentas yra didesnis nei 0, 5, duomenys rodo stiprią ilgalaikę tendenciją, o kai H yra mažesnis nei 0, 5, tendencijos pasikeitimas yra labiau tikėtinas.
Supratimas apie skalės analizę
Pakeista diapazono analizė gali būti naudojama aptikti ir įvertinti atkaklumo, atsitiktinumų ar vidutinio atgarsio laipsnį finansų rinkų laiko eilučių duomenyse. Valiutų kursai ir akcijų kainos nenukreipiamos atsitiktinai ar nenuspėjamai, kaip ir jei kainų pokyčiai būtų nepriklausomi vienas nuo kito. Kitaip tariant, rinkos nėra visiškai efektyvios, tai reiškia, kad yra galimybių investuotojams užsidirbti naudos.
Jei duomenyse pastebima stipri tendencija, ją fiksuos Hurstos eksponentas (H eksponentas), kuris taip pat gali būti naudojamas vertinant investicinius fondus. H eksponentas, dar žinomas kaip priklausomybės dideliais atstumais indeksas, gali ekstrapoliuoti būsimą duomenų vertę arba vidurkį.
„Hurst“ eksponentas svyruoja tarp nulio ir vieno, ir jis matuoja atkaklumą, atsitiktinumą ar vidutinę reversiją. Laiko eilučių, parodančių atsitiktinį stochastinį procesą, H eksponentai yra artimi 0, 5. Kai H yra didesnis nei 0, 5, duomenys rodo stiprią ilgalaikę tendenciją, o kai H yra mažesnis nei 0, 5, tikėtina, kad per nagrinėjamą laikotarpį tendencija pasikeis.
H eksponentai, žemesni nei 0, 5, taip pat žinomi kaip Džozefo efektas, remiantis Biblijos istorija apie septynerių metų gausybę, po kurios eina septyni metai bado. Tikėtina, kad po žemų verčių bus naudojamos didelės vertės, arba atvirkščiai.
„Rescaled Range“ ir „Hurst Exponent“
Pakeista diapazono analizė įvertina, kaip laiko eilučių duomenų kintamumas keičiasi atsižvelgiant į nagrinėjamo laikotarpio ilgį. Pakeistas diapazonas apskaičiuojamas dalijant sukauptų vidutinių pakoreguotų duomenų taškų intervalą (didžiausia vertė atėmus mažiausią vertę) (kiekvieno duomenų taško suma atėmus duomenų eilutės vidurkį) iš standartinio verčių nuokrypio nuo tos pačios vertės dalies. laiko eilutės.
Didėjant stebėjimų skaičiui laiko eilutėje, keičiamas skalės diapazonas. Nubraižant šiuos padidėjimus, kai R / S logaritmas palyginti su n logaritmu, galima nustatyti šios tiesės, kuri yra Hurstos eksponentas, nuolydį H.
Kaip naudoti pakeisto diapazono analizę
„Hurst“ eksponentas gali būti naudojamas tendencijų prekybos investavimo strategijose. Investuotojas ieškotų akcijų, kurios rodo tvirtą atkaklumą. Šių atsargų H būtų didesnis nei 0, 5. H mažesnis kaip 0, 5 galėtų būti suporuotas su techniniais rodikliais, kad būtų galima pastebėti kainų pasikeitimą. Pavyzdžiui, tam, kad investuotų laiku, vertybinis investuotojas gali ieškoti akcijų, kurių H yra mažesnis nei 0, 5, kurių kainos kurį laiką mažėjo.
Prekyba vidutine vertybinių popierių vertybinių popierių verte turi būti padaryta dėl ekstremalių vertybinių popierių kainos pokyčių, remiantis prielaida, kad jis grįš į ankstesnę būklę. H eksponentą algoritminiai prekybininkai naudoja, norėdami spėlioti apie laiko eilutės vidurkio grąžinimo strategijas, pavyzdžiui, prekybą poromis, kai skirtumas tarp dviejų aktyvų yra vidutinis.
Šioje diagramoje parodytas „Hurst Exponent“ 15 laikotarpių slenkamasis vidurkis (MA), pagrįstas SPDR S&P 500 (SPY) kainų diagrama. MA galima reguliuoti, ilgesniam MA išlyginant svyravimus.
Prekiautojams, norintiems įsigyti kainų kilimo metu, jie galėtų ieškoti galimybių, kur H yra didesnis nei 0, 5, o kaina kyla. Tokiu būdu naudojamas rodiklis nebūtinai teiks prekybos signalus, tačiau jis galėtų padėti patvirtinti kitus prekybos signalus, remiantis tendencija.
„TradingView“
Indikatorius ne visada teiks gerus signalus. Taip pat svarbu pažymėti, kad aukštos H vertės, kai kaina mažėja, rodo tolesnį kainos mažėjimą, o tai gali šiek tiek painioti rodiklį pirmą kartą jį naudojant.
Skirtumas tarp keičiamo diapazono analizės ir regresinės analizės
Pakeista diapazono analizė apžvelgia duomenų seką ir nustato tų duomenų patvarumo ar vidutinės grąžos tendencijas. Tiesinė regresija žvelgia į du kintamuosius, tokius kaip kaina ir laikas, ir randa duomenų sekai tinkamiausią vidurį arba liniją. Tada galima pridėti standartinių nuokrypių kanalus, kad būtų galima parodyti, kada, remiantis duomenų seka, gali būti perparduota arba perparduota sauga. Tiesinė regresija yra platesnio regresijos analizės lauko dalis.
Keičiamo diapazono analizės apribojimai
Prekybos tikslais skalės diapazonas yra pakoreguotas diapazonas, padalytas iš standartinio nuokrypio. Šie skaičiavimai yra pagrįsti praeities duomenimis ir nėra savaime nuspėjami. Prekiautojas turi išaiškinti informaciją, kurią pateikia skalės skalė arba „Hurst“ eksponentas.
Prekybos tikslais kartais gali veikti Hurst indikatorius, kuris yra gautas iš skalės diapazono, tačiau neveikia visą laiką. Didelę kainų tendenciją buvo galima staigiai pakeisti, ko šis rodiklis nenumatė. Indikatoriaus signalizuojamos atbulinės eigos taip pat gali nevykti.
