¿Qué es el análisis de rango reescalado?
El análisis de rango reescalado es una técnica estadística utilizada para analizar tendencias en series de tiempo. Fue desarrollado por el hidrólogo británico Harold Edwin Hurst para predecir las inundaciones en el río Nilo. Los inversores lo han usado para buscar ciclos, patrones y tendencias en los precios de acciones y bonos que podrían repetirse o revertirse en el futuro.
Para llevar clave
- El análisis de rango reescalado analiza una serie de datos y determina la persistencia o las tendencias de reversión de la media dentro de esos datos. El rango reescalado se puede usar para calcular el exponente de Hurst, que puede extrapolar un valor o promedio futuro para los datos. El exponente de Hurst fluctúa entre cero y uno. Cuando el exponente de Hurst es mayor que 0.5, los datos exhiben una fuerte tendencia a largo plazo, y cuando H es menor que 0.5, es más probable una inversión de tendencia.
Comprensión del 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 capitalicen.
Si existe una tendencia fuerte en los datos, será capturada por el exponente de Hurst (exponente H), que también puede usarse 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 los datos.
El exponente de Hurst oscila entre cero y uno, 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 mayor que 0.5, los datos exhiben una fuerte tendencia a largo plazo, y cuando H es menor que 0.5, es probable que revierta la tendencia durante el período de tiempo considerado.
Los exponentes H por debajo 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. Es probable que los valores bajos sean seguidos por valores altos, o viceversa.
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 (valor máximo menos valor mínimo) de los puntos de datos ajustados medios acumulados (suma de cada punto de datos menos la media de la serie de datos) por la desviación estándar de los valores sobre la misma porción de series de tiempo.
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.
Ejemplos de cómo utilizar el análisis de rango reescalado
El exponente de Hurst se puede usar en estrategias de inversión de comercio de tendencia. Un inversor estaría buscando acciones que muestren una fuerte persistencia. Estas acciones tendrían un H mayor que 0.5. Un H inferior a 0, 5 podría combinarse con indicadores técnicos para detectar reversiones de precios. Por ejemplo, para cronometrar su inversión, un inversor de valor podría buscar acciones con H inferior a 0, 5 cuyos precios hayan estado disminuyendo durante algún tiempo.
El comercio de reversión promedio busca capitalizar los cambios extremos en el precio de un valor, basado en el supuesto de que volverá a su estado anterior. Los operadores algorítmicos utilizan el exponente H para especular sobre estrategias de series temporales de reversión de la media, como el comercio de pares, donde la diferencia entre dos activos es la reversión de la media.
El siguiente gráfico muestra un promedio móvil de 15 períodos (MA) del Exponente Hurst basado en el gráfico de precios SPDR S&P 500 (SPY). El MA se puede ajustar, con un MA más largo que suaviza las fluctuaciones.
Para los operadores que desean comprar durante una tendencia alcista en el precio, podrían buscar oportunidades en las que la H esté por encima de 0, 5 y el precio esté subiendo. Utilizado de esta manera, el indicador no necesariamente proporcionaría señales comerciales, pero podría ayudar a confirmar otras señales comerciales basadas en la tendencia.
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El indicador no siempre proporcionará buenas señales. También es importante tener en cuenta que los valores altos de H cuando el precio está disminuyendo indican una mayor disminución del precio, lo que puede hacer que el indicador sea un poco confuso cuando se usa por primera vez.
La diferencia entre el análisis de rango reescalado y el análisis de regresión
El análisis de rango reescalado analiza una serie de datos y determina la persistencia o las tendencias de reversión de la media dentro de esos datos. La regresión lineal analiza dos variables, como el precio y el tiempo, y encuentra el punto medio o la línea de mejor ajuste para la serie de datos. Luego, se pueden agregar canales de desviación estándar para mostrar cuándo la seguridad está potencialmente sobrecomprada o sobrevendida según las series de datos. La regresión lineal es parte del campo más amplio del análisis de regresión.
Limitaciones del análisis de rango reescalado
Para fines comerciales, un rango reescalado es el rango ajustado dividido por la desviación estándar. Estos cálculos se basan en datos pasados y no son inherentemente predictivos. Depende del operador interpretar la información que proporciona el rango reescalado o el exponente de Hurst.
Para fines comerciales, el indicador Hurst, que se deriva del rango reescalado, puede funcionar a veces, pero no funciona todo el tiempo. Una fuerte tendencia de los precios podría revertirse bruscamente, lo que el indicador no previó. Las reversiones señaladas por el indicador también pueden no desarrollarse.
