크기 조정 범위 분석이란 무엇입니까?
크기 조정 범위 분석은 시계열의 추세를 분석하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 영국의 수 문학자인 Harold Edwin Hurst가 나일강에서의 홍수를 예측하기 위해 개발했습니다. 투자자들은이 정보를 사용하여 미래에 반복되거나 역전 될 수있는 주식 및 채권 가격의주기, 패턴 및 추세를 찾습니다.
주요 테이크 아웃
- 스케일링 된 범위 분석은 데이터 계열을보고 해당 데이터 내에서 지속성 또는 평균 복귀 경향을 결정합니다. 스케일링 된 범위는 Hurst 지수를 계산하는 데 사용될 수 있습니다. Hurst 지수가 0.5보다 크면 데이터가 강한 장기 추세를 나타내고 H가 0.5보다 작 으면 추세가 반전 될 가능성이 더 큽니다.
재조정 된 범위 분석 이해
재조정 된 범위 분석을 사용하여 금융 시장 시계열 데이터의 지속성, 임의성 또는 평균 복귀 량을 감지하고 평가할 수 있습니다. 환율과 주가는 가격 변동이 서로 독립적 인 경우처럼 임의의 보행 또는 예측할 수없는 경로를 따르지 않습니다. 다시 말해, 시장은 완벽하게 효율적이지 않기 때문에 투자자가 투자 할 수있는 기회가 있습니다.
데이터에 강력한 추세가 존재하면 Hurst 지수 (H 지수)에 의해 포착되며 뮤추얼 펀드를 평가하는 데 사용될 수도 있습니다. 장거리 의존 지수로도 알려진 H 지수는 데이터의 미래 가치 또는 평균을 추정 할 수 있습니다.
Hurst 지수는 0에서 1 사이이며 지속성, 임의성 또는 평균 복귀를 측정합니다. 무작위 확률 론적 과정을 나타내는 시계열의 H 지수는 0.5에 가깝습니다. H가 0.5보다 크면, 데이터는 강한 장기 추세를 나타내고, H가 0.5보다 작 으면, 고려 된 시간 프레임에 걸쳐 추세가 반전 될 가능성이있다.
0.5 년 미만의 H 지수는 7 년의 풍년과 7 년의 기근이 뒤 따르는 성서적 이야기와 관련하여 조셉 효과라고도합니다. 값이 낮을수록 값이 높거나 그 반대 일 수 있습니다.
재조정 된 범위와 가장 빠른 지수
재조정 된 범위 분석은 시계열 데이터의 변동성이 고려되는 기간의 길이에 따라 어떻게 변하는 지 평가합니다. 스케일링 된 범위는 누적 평균 조정 데이터 포인트 (각 데이터 포인트의 합에서 데이터 계열의 평균을 뺀 값)의 범위 (최대 값-최소값)를 동일한 부분에 대한 값의 표준 편차로 나눔으로써 계산됩니다. 시계열.
시계열의 관측치 수가 증가하면 크기 조정 범위가 증가합니다. R / S의 로그 대 n의 로그로 이러한 증가를 플로팅함으로써, 이 선의 기울기, 즉 허스트 지수 H를 결정할 수 있습니다.
크기 조정 범위 분석을 사용하는 방법의 예
Hurst 지수는 트렌드 거래 투자 전략에 사용될 수 있습니다. 투자자는 강한 지속성을 나타내는 주식을 찾고있을 것입니다. 이 주식의 H는 0.5보다 큽니다. 0.5 미만의 H는 가격 반전을 발견하기 위해 기술적 지표와 쌍을 이룰 수 있습니다. 예를 들어 투자 시간을 정하기 위해 가치 투자자는 일정 기간 동안 가격이 하락한 H가 0.5 미만인 주식을 찾을 수 있습니다.
평균 복귀 거래는 이전 상태로 되돌릴 것이라는 가정에 기초하여 유가 증권 가격의 극심한 변화를 활용하려고합니다. H 지수는 알고리즘 거래자에 의해 쌍 거래와 같은 평균 복귀 시계열 전략을 추측하는 데 사용되며, 두 자산 간의 스프레드는 평균 복귀입니다.
다음 차트는 SPDR S & P 500 (SPY) 가격 차트를 기준으로 Hurst Exponent의 15주기 이동 평균 (MA)을 보여줍니다. MA가 더 길어질수록 변동이 완화되어 MA를 조정할 수 있습니다.
가격 상승시 구매를 원하는 트레이더에게는 H가 0.5 이상이고 가격이 상승하는 기회를 찾을 수 있습니다. 이러한 방식으로 사용되는 지표는 반드시 매매 신호를 제공 할 필요는 없지만 추세에 따라 다른 거래 신호를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
TradingView
표시기가 항상 좋은 신호를 제공하지는 않습니다. 가격이 하락할 때 H 값이 높으면 가격이 추가로 하락하고 있기 때문에 표시기를 처음 사용할 때 약간 혼란 스러울 수 있습니다.
재조정 된 범위 분석과 회귀 분석의 차이점
재조정 된 범위 분석은 데이터 계열을보고 해당 데이터 내에서 지속성 또는 평균 복귀 경향을 결정합니다. 선형 회귀 분석은 가격 및 시간과 같은 두 가지 변수를보고 데이터 계열에 가장 적합한 중간 점 또는 선을 찾습니다. 그런 다음 표준 편차 채널을 추가하여 데이터 계열을 기반으로 보안이 과매 수 또는 과매도되었을 때 표시 할 수 있습니다. 선형 회귀는 더 큰 회귀 분석 필드의 일부입니다.
재조정 된 범위 분석의 한계
거래 목적으로 조정 된 범위는 조정 된 범위를 표준 편차로 나눈 것입니다. 이러한 계산은 과거 데이터를 기반으로하며 본질적으로 예측하지 않습니다. 재조정 된 범위 또는 허스트 지수가 제공하는 정보를 해석하는 것은 트레이더에게 달려 있습니다.
재조정 된 범위에서 파생 된 Hurst 지표는 거래 목적으로 때때로 작동하지만 항상 작동하지는 않습니다. 강한 가격 추세는 급격히 역전 될 수 있는데, 이는 지표가 예견하지 못했던 것입니다. 인디케이터가 신호를 보내면 반전되지 않을 수도 있습니다.
