Definición y uso del análisis de rango escalado

¿Qué es el análisis de rango escalado?

El análisis de rango escalado es una técnica estadística que se utiliza para analizar tendencias en series de tiempo. Fue desarrollado 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 pueden repetirse o cambiar en el futuro.

Comprensión del análisis de rango escalado

El análisis de rango escalado se puede utilizar para detectar y evaluar el grado de persistencia, aleatoriedad o reversión media en los datos de series temporales del mercado financiero. Los tipos de cambio y los precios de las acciones no siguen un camino aleatorio o impredecible, como si los cambios de precios fueran independientes entre sí. En otras palabras, los mercados no son perfectamente eficientes, lo que significa que hay oportunidades para que los inversores se beneficien.

Si hay una fuerte tendencia en los datos, esto se reflejará en el índice Hurst (H-score), que también se puede utilizar para evaluar fondos mutuos. La puntuación H, que también se conoce como índice de dependencia a largo plazo, puede extrapolar un valor futuro o el promedio de los datos.

El exponente de Hurst varía de cero a uno y mide la coherencia, la aleatoriedad o la reversión a la media. Las series de tiempo que representan un proceso aleatorio tienen exponentes H cercanos a 0,5. Cuando H es mayor que 0,5, los datos muestran una fuerte tendencia a largo plazo, y cuando H es menor que 0,5, existe la posibilidad de que la tendencia cambie durante el período en cuestión.

Una tasa H inferior a 0,5 también se conoce como efecto José, en referencia a la historia bíblica de siete años de abundancia seguidos de siete años de hambruna. Es probable que a los valores bajos les sigan valores altos, o viceversa.

Rango escalado y exponente de Hurst

El análisis de rango escalado evalúa cómo cambia la variabilidad de los datos de series de tiempo dependiendo de la duración del período de tiempo que se considera. El rango escalado se calcula dividiendo el rango (valor máximo menos valor mínimo) de los puntos de datos ajustados medios acumulados (la suma de cada punto de datos menos la media de la serie de datos) por la desviación estándar de los valores para el mismo parte de la serie temporal.

A medida que aumenta el número de observaciones en una serie de tiempo, aumenta el rango escalado. Al representar estos aumentos como el logaritmo de R/S versus el logaritmo de n, podemos determinar la pendiente de esta línea, que es el exponente de Hurst, H.

Ejemplos de uso del análisis de rango escalado

El exponente de Hurst se puede utilizar en estrategias de inversión para el comercio de tendencias. Un inversor buscará acciones que muestren una gran persistencia. Estas acciones tendrán H mayor que 0,5. H inferior a 0,5 se puede utilizar junto con indicadores técnicos para determinar las reversiones de precios. Por ejemplo, para cronometrar una inversión, un inversor de valor podría buscar acciones con un H inferior a 0,5 cuyos precios hayan estado bajando durante algún tiempo.

El comercio de reversión a la media busca beneficiarse de cambios extremos en el precio de un valor bajo 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 el diferencial entre dos activos revierte la media.

El siguiente gráfico muestra el promedio móvil (MA) de 15 períodos del exponente de Hurst según el gráfico de precios SPDR S&P 500 (SPY). El MA es ajustable, con un MA más largo que suaviza las fluctuaciones.

Los operadores que buscan comprar durante una tendencia alcista en el precio pueden buscar oportunidades cuando H está por encima de 0,5 y el precio sube. Cuando se utiliza de esta manera, el indicador no necesariamente proporcionará señales comerciales, pero puede ayudar a confirmar otras señales comerciales basadas en tendencias.

El indicador no siempre da buenas señales. También es importante tener en cuenta que los valores altos de H cuando el precio está bajando indican nuevas caídas del precio, lo que puede confundir un poco al indicador cuando lo usa por primera vez.

Diferencia entre análisis de rango escalado y análisis de regresión

El análisis de rango con reescalamiento analiza una serie de datos e identifica tendencias de estabilidad o reversión a la media en esos datos. La regresión lineal analiza dos variables, como el precio y el tiempo, y encuentra el punto medio o la línea que mejor se ajusta a una serie de datos. Luego se pueden agregar canales de desviación estándar para mostrar cuándo un valor está potencialmente sobrecomprado o sobrevendido según la serie de datos. La regresión lineal es parte del campo más amplio del análisis de regresión.

Limitaciones del análisis de rango escalado

A efectos comerciales, un rango escalado es el rango ajustado dividido por la desviación estándar. Estas estimaciones se basan en datos históricos y no son inherentemente predictivas. El comerciante debe interpretar la información proporcionada por el rango escalado o exponente de Hurst.

Para fines comerciales, un indicador Hurst basado en un rango escalado a veces puede funcionar, pero no siempre. Una fuerte tendencia de los precios podría revertirse bruscamente, algo que el indicador no anticipó. Es posible que tampoco se produzcan las reversiones señaladas por el indicador.