Neuskalierte Reichweitenanalyse

Was ist eine neu skalierte Bereichsanalyse?

Die neuskalierte Bereichsanalyse ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um Trends in einer Zeitreihe zu analysieren. Es wurde vom britischen Hydrologen Harold Edwin Hurst entwickelt, um Überschwemmungen auf dem Nil vorherzusagen. Anleger haben es verwendet, um nach Zyklen, Mustern und Trends bei Aktien- und Anleihekursen zu suchen, die sich in Zukunft wiederholen oder umkehren könnten.

Grundlegendes zur neuskalierten Bereichsanalyse

Die neuskalierte Spannenanalyse kann verwendet werden, um das Ausmaß der Persistenz, Zufälligkeit oder Mittelwertumkehr in Zeitreihendaten der Finanzmärkte zu erkennen und zu bewerten. Wechselkurse und Aktienkurse folgen keinem zufälligen oder unvorhersehbaren Weg, wie dies der Fall wäre, wenn Preisänderungen unabhängig voneinander wären. Mit anderen Worten, Märkte sind nicht perfekt effizient, was bedeutet, dass Anleger Gelegenheiten haben, Kapital zu schlagen.

Wenn in den Daten ein starker Trend vorhanden ist, wird dieser durch den Hurst-Exponenten (H-Exponenten) erfasst, der auch zur Bewertung von Investmentfonds verwendet werden kann. Der H-Exponent, der auch als Index der Fernbereichsabhängigkeit bekannt ist, kann einen zukünftigen Wert oder Durchschnitt der Daten extrapolieren.

Der Hurst-Exponent liegt zwischen null und eins und misst Persistenz, Zufälligkeit oder Mittelwertreversion. Zeitreihen, die einen zufälligen stochastischen Prozess zeigen, haben H-Exponenten nahe 0,5. Wenn H größer als 0,5 ist, zeigen die Daten einen starken langfristigen Trend, und wenn H kleiner als 0,5 ist, ist es wahrscheinlich, dass sich der Trend im betrachteten Zeitrahmen umkehrt.

H-Exponenten unter 0,5 werden auch als Joseph-Effekt bezeichnet, in Anlehnung an die biblische Geschichte von sieben Jahren Überfluss, gefolgt von sieben Jahren Hungersnot. Auf niedrige Werte folgen wahrscheinlich hohe Werte oder umgekehrt.

Neuskalierter Bereich und der Hurst-Exponent

Die neuskalierte Bereichsanalyse bewertet, wie sich die Variabilität von Zeitreihendaten mit der Länge des betrachteten Zeitraums ändert. Der neu skalierte Bereich wird berechnet, indem der Bereich (Maximalwert minus Mindestwert) der kumulierten durchschnittlichen angepassten Datenpunkte (Summe jedes Datenpunkts minus dem Mittelwert der Datenreihe) durch die Standardabweichung der Werte über den gleichen Teil der Zeitfolgen.

Wenn die Anzahl der Beobachtungen in einer Zeitreihe zunimmt, erhöht sich der Bereich der Neuskalierung. Durch Auftragen dieser Zunahmen als Logarithmus von R/S gegen den Logarithmus von n kann man die Steigung dieser Linie bestimmen, die den Hurst-Exponenten H darstellt.

Beispiele für die Verwendung der neu skalierten Bereichsanalyse

Der Hurst Exponent kann verwendet werden in Trendtrading Anlagestrategien. Ein Anleger würde nach Aktien suchen, die eine starke Persistenz aufweisen. Diese Aktien hätten ein H von mehr als 0,5. Ein H von weniger als 0,5 könnte mit technischen Indikatoren gepaart werden, um Preisumkehrungen zu erkennen. Um beispielsweise seine Investition zeitlich zu planen, könnte ein Value-Investor nach Aktien mit einem H von weniger als 0,5 suchen, deren Kurse seit einiger Zeit sinken.

Der mittlere Reversion-Handel scheint von extremen Preisänderungen eines Wertpapiers zu profitieren, basierend auf der Annahme, dass es zu seinem vorherigen Zustand zurückkehren wird. Der H-Exponent wird von algorithmischen Händlern verwendet, um auf Mean-Reverting-Zeitreihenstrategien wie Pairs Trading zu spekulieren, bei denen der Spread zwischen zwei Vermögenswerten Mean-Reverting ist.

Der folgende Chart zeigt einen 15-Perioden gleitenden Durchschnitt (MA) des Hurst Exponenten basierend auf dem SPDR S&P 500 (SPY) Kurschart. Der MA kann angepasst werden, wobei ein längerer MA Schwankungen glättet.

Für Händler, die während eines Aufwärtstrends des Preises kaufen möchten, könnten sie nach Möglichkeiten suchen, bei denen das H über 0,5 liegt und der Preis steigt. Auf diese Weise würde der Indikator nicht unbedingt Handelssignale liefern , aber er könnte helfen, andere Handelssignale basierend auf dem Trend zu bestätigen.

Der Indikator liefert nicht immer gute Signale. Es ist auch wichtig zu beachten, dass hohe H-Werte bei fallenden Preisen auf weitere Preisrückgänge hinweisen, was den Indikator bei der ersten Verwendung etwas verwirrend machen kann.

Der Unterschied zwischen der Analyse des neu skalierten Bereichs und der Regressionsanalyse

Die neu skalierte Bereichsanalyse betrachtet eine Datenreihe und bestimmt die Persistenz oder die Tendenz zur Mittelwertumkehr innerhalb dieser Daten. Regressionsanalyse.

Einschränkungen der neuskalierten Bereichsanalyse

Für Handelszwecke ist eine neu skalierte Spanne die angepasste Spanne geteilt durch die Standardabweichung. Diese Berechnungen basieren auf Daten aus der Vergangenheit und sind nicht von Natur aus vorhersagbar. Es ist Sache des Händlers, die Informationen zu interpretieren, die der neu skalierte Bereich oder der Hurst-Exponent bereitstellt.

Für Handelszwecke kann der Hurst-Indikator, der aus dem neu skalierten Bereich abgeleitet wird, manchmal funktionieren, aber nicht immer. Ein starker Kurstrend konnte stark umgekehrt werden, was der Indikator nicht vorhergesehen hat. Auch vom Indikator signalisierte Umkehrungen können sich nicht entwickeln.