Définition et utilisations de l’analyse de plage rééchelonnée

Qu’est-ce que l’analyse de plage redimensionnée ?

L’analyse de plage redimensionnée est une technique statistique utilisée pour analyser les tendances dans une série chronologique. Il a été développé par l’hydrologue britannique Harold Edwin Hurst pour prédire les inondations sur le Nil. Les investisseurs l’ont utilisé pour rechercher des cycles, des modèles et des tendances dans les prix des actions et des obligations qui pourraient se répéter ou s’inverser à l’avenir.

Comprendre l’analyse de plage rééchelonnée

L’analyse de plage rééchelonnée peut être utilisée pour détecter et évaluer le degré de persistance, d’aléatoire ou de réversion moyenne dans les données de séries chronologiques des marchés financiers. Les taux de change et les cours des actions ne suivent pas une marche aléatoire ou un chemin imprévisible, comme ils le feraient si les changements de prix étaient indépendants les uns des autres. Les marchés, en d’autres termes, ne sont pas parfaitement efficients, ce qui signifie qu’il existe des opportunités pour les investisseurs de capitaliser.

Si une tendance forte existe dans les données, elle sera capturée par l’exposant de Hurst (exposant H), qui peut également être utilisé pour évaluer les fonds communs de placement. L’exposant H, également connu sous le nom d’indice de dépendance à longue distance, peut extrapoler une valeur future ou une moyenne des données.

L’exposant de Hurst est compris entre zéro et un, et il mesure la persistance, le caractère aléatoire ou la réversion moyenne. Les séries temporelles qui affichent un processus stochastique aléatoire ont des exposants H proches de 0,5. Lorsque H est supérieur à 0,5, les données présentent une forte tendance à long terme, et lorsque H est inférieur à 0,5, il est probable qu’elles inversent la tendance au cours de la période considérée.

Les exposants H inférieurs à 0,5 sont également connus sous le nom d’effet Joseph, en référence à l’histoire biblique de sept années d’abondance suivies de sept années de famine. Les valeurs faibles sont susceptibles d’être suivies de valeurs élevées, ou vice versa.

Plage redimensionnée et exposant Hurst

L’analyse de plage rééchelonnée évalue comment la variabilité des données de séries chronologiques change avec la durée de la période considérée. La plage remise à l’échelle est calculée en divisant la plage (valeur maximale moins valeur minimale) des points de données ajustés moyens cumulatifs (somme de chaque point de données moins la moyenne de la série de données) par l’écart type des valeurs sur la même partie de la des séries chronologiques.

À mesure que le nombre d’observations dans une série chronologique augmente, la plage rééchelonnée augmente. En traçant ces augmentations comme le logarithme de R/S par rapport au logarithme de n, on peut déterminer la pente de cette droite, qui est l’exposant de Hurst, H.

Exemples d’utilisation de l’analyse de plage redimensionnée

L’exposant de Hurst peut être utilisé dans les stratégies d’investissement de trading de tendance. Un investisseur rechercherait des actions qui affichent une forte persistance. Ces stocks auraient un H supérieur à 0,5. Un H inférieur à 0,5 pourrait être associé à des indicateurs techniques pour repérer les renversements de prix. Par exemple, afin de planifier son investissement, un investisseur axé sur la valeur peut rechercher des actions avec un H inférieur à 0,5 et dont les prix sont en baisse depuis un certain temps.

Le trading de réversion moyenne cherche à capitaliser sur les variations extrêmes du prix d’un titre, en partant de l’hypothèse qu’il reviendra à son état antérieur. L’exposant H est utilisé par les traders algorithmiques pour spéculer sur des stratégies de séries chronologiques à retour à la moyenne comme le trading de paires, où l’écart entre deux actifs est à retour à la moyenne.

Le graphique suivant montre une moyenne mobile (MA) sur 15 périodes de l’exposant de Hurst basée sur le graphique des prix SPDR S&P 500 (SPY). La MA peut être ajustée, une MA plus longue lissant les fluctuations.

Pour les traders souhaitant acheter pendant une tendance haussière du prix, ils pourraient rechercher des opportunités où le H est supérieur à 0,5 et le prix augmente. Utilisé de cette manière, l’indicateur ne fournirait pas nécessairement de signaux commerciaux, mais il pourrait aider à fournir une confirmation pour d’autres signaux commerciaux en fonction de la tendance.

L’indicateur ne fournira pas toujours de bons signaux. Il est également important de noter que des valeurs H élevées lorsque le prix baisse indiquent de nouvelles baisses de prix, ce qui peut rendre l’indicateur un peu déroutant lors de sa première utilisation.

La différence entre l’analyse de plage rééchelonnée et l’analyse de régression

L’analyse de plage rééchelonnée examine une série de données et détermine la persistance ou les tendances de retour à la moyenne au sein de ces données. La régression linéaire examine deux variables, telles que le prix et le temps, et trouve le point médian ou la ligne de meilleur ajustement pour la série de données. Ensuite, des canaux d’écart type peuvent être ajoutés pour indiquer quand le titre est potentiellement suracheté ou survendu en fonction de la série de données. La régression linéaire fait partie du domaine plus large de l’analyse de régression.

Limites de l’analyse de plage rééchelonnée

À des fins de trading, une fourchette rééchelonnée est la fourchette ajustée divisée par l’écart type. Ces calculs sont basés sur des données passées et ne sont pas intrinsèquement prédictifs. Il appartient au trader d’interpréter les informations fournies par la gamme redimensionnée ou l’exposant de Hurst.

À des fins de trading, l’indicateur Hurst, qui est dérivé de la plage rééchelonnée, peut parfois fonctionner, mais il ne fonctionne pas tout le temps. Une forte tendance des prix pourrait s’inverser fortement, ce que l’indicateur n’avait pas prévu. Les renversements signalés par l’indicateur peuvent également ne pas se développer.