重標極差分析法
什麼是重標極差分析法(rescaled range ****ysis)？
重標極差分析是一種用於分析時間序列趨勢的統計技術。它是由英國水文學家哈羅德·埃德溫·赫斯特開發的，用於預測尼羅河的洪水。投資者利用它來尋找股票和債券價格的週期、模式和趨勢，這些週期、模式和趨勢在未來可能重覆或逆轉。
關鍵要點
- 重標度範圍分析著眼於一個資料系列，並確定該資料中的永續性或均值回覆趨勢。
- 重新縮放範圍可用於計算Hurst指數，它可以外推資料的未來值或平均值。
- 赫斯特指數在0到1之間波動。
- 當Hurst指數大於0.5時，資料表現出很強的長期趨勢，當H小於0.5時，趨勢反轉的可能性更大。
瞭解重縮放範圍分析
重標度極差分析可用於檢測和評估金融市場時間序列資料中的持續性、隨機性或均值回歸量。匯率和股票價格不會像價格變化相互獨立時那樣，遵循隨機遊走或不可預測的路徑。換句話說，市場並不是完全有效的，這意味著投資者有機會從中獲利。
如果資料中存在強勁的趨勢，它將被Hurst指數（H指數）捕捉，該指數也可用於對共同基金進行評級。H指數，也被稱為長期相關性指數，可以外推資料的未來值或平均值。
赫斯特指數在0到1之間，它衡量永續性、隨機性或均值回歸。顯示隨機過程的時間序列的H指數接近0.5。當H大於0.5時，資料表現出很強的長期趨勢，而當H小於0.5時，在所考慮的時間範圍內，資料很可能出現反轉趨勢。
低於0.5的指數也被稱為約瑟夫效應，是指聖經中七年豐收之後七年饑荒的故事。低值後面可能跟著高值，反之亦然。
重標度範圍和赫斯特指數
重標度範圍分析評估時間序列資料的可變性如何隨所考慮的時間段的長度而變化。透過將累計平均調整資料點的範圍（最大值減去最小值）（每個資料點的總和減去資料序列的平均值）除以時間序列相同部分上的值的標準偏差來計算重新縮放範圍。
隨著時間序列中觀測次數的增加，重定標範圍也隨之增加。透過將這些增量繪製為R/S的對數與n的對數，可以確定這條線的斜率，即Hurst指數H。
如何使用重縮放範圍分析的示例
赫斯特指數可用於趨勢交易投資策略。投資者會尋找表現出強烈永續性的股票。這些股票的H值將大於0.5。低於0.5的H可以與技術指標配對，以發現價格反轉。例如，為了確定投資的時間，價值投資者可能會尋找H小於0.5的股票，這些股票的價格已經下跌了一段時間。
均值回歸交易希望利用證券價格的極端變化，假設它將恢復到以前的狀態。演算法交易者使用H指數來推測均值回覆時間序列策略，如配對交易，其中兩種資產之間的價差是均值回覆。
下表顯示了基於SPDR S&；的赫斯特指數的15個週期移動平均值（MA）；p500（間諜）價格表。MA可以調整，較長的MA可以消除波動。
對於希望在價格上漲時買入的交易員來說，他們可以尋找H高於0.5且價格正在上漲的機會。以這種方式使用，指標不一定會提供貿易訊號，但它可以幫助根據趨勢為其他貿易訊號提供確認。
指示器並不總是能發出好的訊號。同樣重要的是要註意，當價格下降時，高H值表示價格進一步下降，這可能使指標在首次使用時有點混亂。
重標極差分析與回歸分析的區別
重標度範圍分析著眼於一個資料系列，並確定該資料中的永續性或均值回覆趨勢。線性回歸分析兩個變數，如價格和時間，並找到最適合資料系列的中點或直線。然後，可以根據資料系列新增標準差通道，以顯示證券何時可能超買或超賣。線性回歸是回歸分析更大領域的一部分。
重標極差分析的侷限性
對於交易目的，重新縮放範圍是調整範圍除以標準偏差。這些計算基於過去的資料，而且不具有內在的預測性。交易者應解釋重新縮放範圍或赫斯特指數提供的資訊。
出於交易目的，Hurst指標是從重新調整的區間中衍生出來的，有時可能有效，但並非一直有效。強勁的價格趨勢可能會被大幅逆轉，而該指標並未預見到這一點。指標發出的反轉訊號也可能不會出現。
- 發表於 2021-06-10 14:04
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- 分類：金融
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