Análisis de rango reescalado
El análisis de rango reescalado es una técnica estadística utilizada para analizar tendencias en series de tiempo, desarrollada por el hidrólogo británico Harold Edwin Hurst, para predecir inundaciones en el río Nilo. Los inversores lo han utilizado para buscar ciclos, patrones y tendencias en los precios de acciones y bonos que podrían repetirse o revertirse en el futuro.
ANÁLISIS Análisis de rango reescalado
El análisis de rango reescalado se puede utilizar para detectar y evaluar la cantidad de persistencia, aleatoriedad o reversión de la media en los datos de series de tiempo de los mercados financieros. Los tipos de cambio y los precios de las acciones no siguen un camino aleatorio o una ruta impredecible, como lo harían si los cambios de precios fueran independientes entre sí. Los mercados, en otras palabras, no son perfectamente eficientes, lo que significa que hay oportunidades para que los inversores aprovechen.
Si existe una tendencia fuerte en los datos, será capturada por el exponente de Hurst (exponente H), que también se puede utilizar para calificar los fondos mutuos. El exponente H, que también se conoce como el índice de dependencia de largo alcance, puede extrapolar un valor o promedio futuro para el punto de datos. Varía entre 0 y 1, y mide persistencia, aleatoriedad o reversión media. Las series de tiempo que muestran un proceso estocástico aleatorio tienen exponentes H cercanos a 0.5. Cuando H es ≥ 0, 5, los datos muestran una fuerte tendencia a largo plazo, y cuando H es <0, 5, es probable que revierta la tendencia durante el período de tiempo considerado. Los exponentes H por encima de 0.5 también se conocen como el efecto Joseph, en referencia a la historia bíblica de siete años de abundancia seguidos por siete años de hambruna.
Operando con el exponente de Hurst
El exponente de Hurst se puede usar en estrategias de inversión de comercio de tendencia. Un inversor en crecimiento estaría buscando acciones que muestren una fuerte persistencia, es decir, que tengan una H ≥ 0.5. Un H inferior a 0, 5 puede combinarse con indicadores técnicos para detectar reversiones de precios. Por ejemplo, un inversor de valor podría buscar acciones con H <0.5 cuyos precios hayan estado disminuyendo durante algún tiempo, para cronometrar su inversión.
El comercio de reversión promedio busca capitalizar cambios extremos en el precio de un valor, basado en el supuesto de que volverá a su estado anterior. El exponente H es utilizado por los operadores algorítmicos para especular sobre estrategias de series temporales de reversión de la media, como el intercambio de pares, donde el diferencial entre dos activos es la reversión de la media.
Rango reescalado y el exponente de Hurst
El análisis de rango reescalado evalúa cómo cambia la variabilidad de los datos de series de tiempo con la duración del período de tiempo considerado. El rango reescalado se calcula dividiendo el rango de los valores de una parte de las series de tiempo, por la desviación estándar de los valores en la misma parte de la serie de tiempo. Por ejemplo, considere una serie de tiempo {1, 4, 3, 6, 8, 13, 5, 2} que tiene un rango, R, de 13 - 1 = 12. Su desviación estándar, s, es 3.85, por lo que el rango es R / s = 3.12.
A medida que aumenta el número de observaciones en una serie de tiempo, aumenta el rango reescalado. Al trazar estos aumentos como el logaritmo de R / s versus el logaritmo de n, se puede determinar la pendiente de esta línea, que es el exponente de Hurst, H.
Cálculo del rango reescalado
El rango reescalado se calcula para una serie de tiempo,
, como sigue:
Calcule la media para cada rango
Crear una serie media ajustada
Cree una serie que sea el total acumulado de las desviaciones de la media
Cree una serie de rango R, que es la mayor diferencia en la serie de desviaciones
Crear una serie de desviación estándar S;
Dónde
monte)es la media de los valores de series temporales a través del tiempo
Calcular la serie de rango reescalado (R / S)
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