पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण परिभाषा और उपयोग

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण क्या है?

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग समय श्रृंखला में रुझानों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। यह नील नदी पर बाढ़ की भविष्यवाणी करने के लिए ब्रिटिश जलविज्ञानी हेरोल्ड एडविन हर्स्ट द्वारा विकसित किया गया था। निवेशकों ने इसका उपयोग साइकिल, पैटर्न, और. देखने के लिए किया है प्रवृत्तियों स्टॉक और बॉन्ड की कीमतों में जो भविष्य में दोहरा या उलट सकता है।

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण को समझना

पुनर्विक्रय श्रेणी विश्लेषण का उपयोग दृढ़ता, यादृच्छिकता, या की मात्रा का पता लगाने और मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है

प्रत्यावर्तन मतलब वित्तीय बाजारों में समय श्रृंखला डेटा। विनिमय दर और स्टॉक की कीमतें अनुसरण नहीं करती हैं a यादृच्छिक चाल, या अप्रत्याशित पथ, जैसे कि यदि मूल्य परिवर्तन एक-दूसरे से स्वतंत्र होते तो वे ऐसा करते। दूसरे शब्दों में, बाजार पूरी तरह से कुशल नहीं हैं, जिसका अर्थ है कि निवेशकों के लिए पूंजीकरण के अवसर हैं।

यदि डेटा में एक मजबूत प्रवृत्ति मौजूद है, तो इसे हर्स्ट एक्सपोनेंट (एच एक्सपोनेंट) द्वारा कब्जा कर लिया जाएगा, जिसका उपयोग करने के लिए भी किया जा सकता है दर म्युचुअल फंड. एच एक्सपोनेंट, जिसे लंबी दूरी की निर्भरता के सूचकांक के रूप में भी जाना जाता है, डेटा के लिए भविष्य के मूल्य या औसत को निकाल सकता है।

हर्स्ट प्रतिपादक शून्य और एक के बीच होता है, और यह दृढ़ता, यादृच्छिकता, या माध्य प्रत्यावर्तन को मापता है। एक यादृच्छिक स्टोकेस्टिक प्रक्रिया प्रदर्शित करने वाली समय श्रृंखला में एच घातांक 0.5 के करीब होते हैं। जब एच 0.5 से अधिक है, तो डेटा है एक मजबूत दीर्घकालिक प्रवृत्ति का प्रदर्शन, और जब एच 0.5 से कम है, तो यह समय सीमा के साथ प्रवृत्ति को उलटने की संभावना है माना।

0.5 से नीचे के H घातांक को के रूप में भी जाना जाता है जोसेफ प्रभावसात साल के अकाल के बाद सात साल की बहुतायत की बाइबिल कहानी के संदर्भ में। निम्न मूल्यों के बाद उच्च मूल्यों, या इसके विपरीत होने की संभावना है।

रीस्केल्ड रेंज और हर्स्ट एक्सपोनेंट

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण यह आकलन करता है कि समय श्रृंखला डेटा की परिवर्तनशीलता समय अवधि की लंबाई के साथ कैसे बदलती है। पुन: स्केल की गई श्रेणी की गणना की श्रेणी (अधिकतम मान घटा न्यूनतम मान) को विभाजित करके की जाती है संचयी माध्य समायोजित डेटा बिंदु (प्रत्येक डेटा बिंदु का योग घटा डेटा श्रृंखला का माध्य) द्वारा NS मानक विचलन समय श्रृंखला के एक ही हिस्से पर मूल्यों की।

जैसे-जैसे समय श्रृंखला में प्रेक्षणों की संख्या बढ़ती है, पुन: मापी गई सीमा बढ़ती जाती है। R/S के लघुगणक बनाम n के लघुगणक के रूप में इन वृद्धियों को आलेखित करके, कोई इस रेखा के ढलान को निर्धारित कर सकता है, जो हर्स्ट प्रतिपादक, H है।

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण का उपयोग कैसे करें के उदाहरण

हर्स्ट एक्सपोनेंट का उपयोग किया जा सकता है ट्रेंड ट्रेडिंग निवेश रणनीतियाँ। एक निवेशक ऐसे शेयरों की तलाश करेगा जो मजबूत दृढ़ता दिखाते हों। इन शेयरों का एच 0.5 से अधिक होगा। 0.5 से कम के H के साथ जोड़ा जा सकता है तकनीकी संकेतक मूल्य उलट हाजिर करने के लिए। उदाहरण के लिए, अपने निवेश के समय के लिए, एक मूल्य निवेशक 0.5 से कम एच वाले शेयरों की तलाश कर सकता है जिनकी कीमतें कुछ समय से घट रही हैं।

माध्य प्रत्यावर्तन व्यापार एक सुरक्षा की कीमत में अत्यधिक परिवर्तनों को भुनाने के लिए लगता है, इस धारणा के आधार पर कि यह अपनी पिछली स्थिति में वापस आ जाएगा। H घातांक का प्रयोग किसके द्वारा किया जाता है? एल्गोरिथम व्यापारी माध्य-वापसी समय श्रृंखला रणनीतियों पर अनुमान लगाने के लिए जैसे जोड़े व्यापार, जहां दो आस्तियों के बीच का प्रसार माध्य-प्रत्यावर्तन है।

निम्नलिखित चार्ट 15-अवधि दिखाता है सामान्य गति (एमए) एसपीडीआर एसएंडपी 500 (एसपीवाई) मूल्य चार्ट के आधार पर हर्स्ट एक्सपोनेंट का। एमए को समायोजित किया जा सकता है, लंबे समय तक एमए उतार-चढ़ाव को सुचारू करता है।

व्यापारियों के लिए कीमत में एक अपट्रेंड के दौरान खरीदना चाहते हैं, वे उन अवसरों की तलाश कर सकते हैं जहां एच 0.5 से ऊपर है और कीमत बढ़ रही है। इस तरह से उपयोग किया जाता है, संकेतक आवश्यक रूप से प्रदान नहीं करेगा व्यापार संकेत, लेकिन यह प्रवृत्ति के आधार पर अन्य व्यापार संकेतों की पुष्टि प्रदान करने में सहायता कर सकता है।

संकेतक हमेशा अच्छे संकेत नहीं देगा। यह भी ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जब कीमत गिर रही है तो उच्च एच मान मूल्य में और गिरावट का संकेत दे रहे हैं, जो पहली बार इसका उपयोग करते समय संकेतक को थोड़ा भ्रमित कर सकता है।

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण और रिग्रेशन विश्लेषण के बीच अंतर

रीस्केल्ड रेंज विश्लेषण एक डेटा श्रृंखला को देखता है और उस डेटा के भीतर दृढ़ता या माध्य-वापस करने की प्रवृत्ति को निर्धारित करता है। रेखीय प्रतिगमन मूल्य और समय जैसे दो चरों को देखता है, और डेटा श्रृंखला के लिए मध्यबिंदु या सबसे उपयुक्त रेखा का पता लगाता है। फिर, मानक विचलन चैनलों को यह दिखाने के लिए जोड़ा जा सकता है कि डेटा श्रृंखला के आधार पर सुरक्षा संभावित रूप से अधिक खरीद या ओवरसोल्ड है। रैखिक प्रतिगमन के बड़े क्षेत्र का हिस्सा है प्रतिगमन विश्लेषण.

पुनर्विक्रय रेंज विश्लेषण की सीमाएं

व्यापारिक उद्देश्यों के लिए, एक पुनर्विक्रय सीमा मानक विचलन द्वारा विभाजित समायोजित सीमा है। ये गणना पिछले डेटा पर आधारित हैं और स्वाभाविक रूप से भविष्य कहनेवाला नहीं हैं। यह ट्रेडर पर निर्भर करता है कि वह उस जानकारी की व्याख्या करे जिसे रीस्केल्ड रेंज या हर्स्ट एक्सपोनेंट प्रदान कर रहा है।

व्यापारिक उद्देश्यों के लिए, हर्स्ट इंडिकेटर, जो पुन: स्केल की गई सीमा से प्राप्त होता है, कभी-कभी काम कर सकता है, लेकिन यह हर समय काम नहीं करता है। एक मजबूत मूल्य प्रवृत्ति को तेजी से उलट दिया जा सकता है, जिसे संकेतक ने पूर्वाभास नहीं किया था। संकेतक द्वारा संकेतित उत्क्रमण भी विकसित नहीं हो सकता है।