Analisi dell’intervallo ridimensionato
Che cos’è l’analisi degli intervalli ridimensionati?
L’analisi dell’intervallo ridimensionato è una tecnica statistica utilizzata per analizzare le tendenze in una serie temporale. È stato sviluppato dall’idrologo britannico Harold Edwin Hurst per prevedere le inondazioni sul fiume Nilo. Gli investitori lo hanno utilizzato per cercare cicli, modelli e tendenze nei prezzi di azioni e obbligazioni che potrebbero ripetersi o invertirsi in futuro.
Punti chiave
- L’analisi dell’intervallo ridimensionato esamina una serie di dati e determina la persistenza o le tendenze al ripristino della media all’interno di tali dati.
- L’intervallo ridimensionato può essere utilizzato per calcolare l’esponente di Hurst, che può estrapolare un valore o una media futuri per i dati.
- L’esponente di Hurst oscilla tra zero e uno.
- Quando l’esponente di Hurst è maggiore di 0,5, i dati mostrano una forte tendenza a lungo termine e quando H è inferiore a 0,5, è più probabile un’inversione di tendenza.
Comprensione dell’analisi degli intervalli ridimensionati
L’analisi dell’intervallo ridimensionato può essere utilizzata per rilevare e valutare la quantità di persistenza, casualità o ritorno alla media nei dati delle serie temporali dei mercati finanziari. I tassi di cambio e i prezzi delle azioni non seguono una passeggiata casuale o un percorso imprevedibile, come farebbero se le variazioni di prezzo fossero indipendenti l’una dall’altra. I mercati, in altre parole, non sono perfettamente efficienti, il che significa che ci sono opportunità per gli investitori di capitalizzare.
Se esiste una tendenza forte nei dati, verrà catturata dall’esponente di Hurst (esponente H), che può essere utilizzato anche per valutare i fondi comuni di investimento. L’esponente H, noto anche come indice di dipendenza a lungo raggio, può estrapolare un valore futuro o una media per i dati.
L’esponente di Hurst varia tra zero e uno e misura la persistenza, la casualità o il ritorno alla media. Le serie temporali che mostrano un processo stocastico casuale hanno esponenti H vicini a 0,5. Quando H è maggiore di 0,5, i dati mostrano una forte tendenza a lungo termine e quando H è inferiore a 0,5, è probabile che inverta la tendenza nel periodo di tempo considerato.
Gli esponenti H inferiori a 0,5 sono noti anche come effetto Giuseppe, in riferimento alla storia biblica di sette anni di abbondanza seguiti da sette anni di carestia. È probabile che i valori bassi siano seguiti da valori alti o viceversa.
Intervallo ridimensionato e esponente di Hurst
L’analisi dell’intervallo ridimensionato valuta come la variabilità dei dati delle serie temporali cambia con la durata del periodo di tempo considerato. L’intervallo ridimensionato viene calcolato dividendo l’intervallo (valore massimo meno valore minimo) dei punti dati aggiustati medi cumulativi (somma di ciascun punto dati meno la media delle serie di dati) per la deviazione standard dei valori sulla stessa porzione del serie temporali.
All’aumentare del numero di osservazioni in una serie temporale, l’intervallo ridimensionato aumenta. Tracciando questi aumenti come il logaritmo di R / S rispetto al logaritmo di n, si può determinare la pendenza di questa linea, che è l’esponente di Hurst, H.
Esempi di come utilizzare l’analisi degli intervalli ridimensionati
L’esponente di Hurst può essere utilizzato nelle strategie di investimento del trend trading. Un investitore sarebbe alla ricerca di azioni che mostrano una forte persistenza. Queste azioni avrebbero una H maggiore di 0,5. Una H inferiore a 0,5 potrebbe essere abbinata a indicatori tecnici per inversioni di prezzo spot. Ad esempio, per calcolare il tempo del proprio investimento, un investitore value potrebbe cercare azioni con H inferiore a 0,5 i cui prezzi sono in calo da un po ‘di tempo.
Il mean reversion trading cerca di capitalizzare le variazioni estreme del prezzo di un titolo, partendo dal presupposto che tornerà al suo stato precedente. L’esponente H viene utilizzato dai trader algoritmici per speculare su strategie di serie temporali di ripristino della media come il trading di coppie, in cui lo spread tra due asset è di ritorno alla media.
Il grafico seguente mostra una media mobile a 15 periodi (MA) dell’esponente di Hurst basata sul grafico dei prezzi SPDR S&P 500 (SPY). L’MA può essere regolato, con un MA più lungo che attenua le fluttuazioni.
Per i trader che desiderano acquistare durante un trend rialzista del prezzo, potrebbero cercare opportunità in cui H è superiore a 0,5 e il prezzo si sta muovendo verso l’alto. Utilizzato in questo modo, l’indicatore non fornirebbe necessariamente segnali commerciali, ma potrebbe aiutare a fornire conferma per altri segnali commerciali basati sulla tendenza.
L’indicatore non fornisce sempre buoni segnali. È anche importante notare che i valori H alti quando il prezzo è in calo indicano ulteriori diminuzioni del prezzo, il che può rendere l’indicatore un po ‘confuso quando lo si utilizza per la prima volta.
La differenza tra analisi di intervallo ridimensionato e analisi di regressione
L’analisi dell’intervallo ridimensionato esamina una serie di dati e determina la persistenza o le tendenze al ripristino della media all’interno di tali dati. dell’analisi di regressione.
Limitazioni dell’analisi dell’intervallo ridimensionato
Ai fini del trading, un intervallo ridimensionato è l’intervallo corretto diviso per la deviazione standard. Questi calcoli si basano su dati passati e non sono intrinsecamente predittivi. Spetta al trader interpretare le informazioni fornite dall’intervallo ridimensionato o dall’esponente di Hurst.
Ai fini del trading, l’indicatore di Hurst, che è derivato dall’intervallo ridimensionato, può funzionare a volte, ma non funziona sempre. Una forte tendenza dei prezzi potrebbe essere invertita bruscamente, che l’indicatore non aveva previsto. Anche gli inversioni segnalati dall’indicatore potrebbero non svilupparsi.