赫斯特指数状态转换指标
简要说明: 通过重新标度区间(R/S)分析估算价格的滚动赫斯特指数,并将其绘制为彩色振荡指标,用于提示市场当前处于趋势行情、均值回归状态,还是呈现随机游走特征。
作者: ADEDAYO GBADEBO
大多数震荡指标都假设价格始终以相同的方式表现,仅简单地衡量其波动幅度。赫斯特指数 则从另一个角度切入:它衡量价格路径本身的统计特征——近期走势是倾向于沿同一方向持续(趋势性)、相互抵消(均值回归),还是完全不显示序列结构(随机游走)。 该指标利用经典的重新缩放区间(R/S)分析,在滚动窗口上估算该指数: 对于每根K线,将价格的回溯窗口划分为若干不同大小的子段,计算每个子段内累计均值调整偏差的范围除以其标准差,并按子段大小对所得的R/S值进行平均。 对 log(R/S) 与 log(子段大小) 进行最小二乘回归,会得到一个介于 0 到 1 之间的斜率——该斜率即为赫斯特指数 H。 值接近0.5 对应随机游走,趋近于1.0 的值表明处于持续性/趋势性状态,而趋近于0.0 的值则表明处于反持续性/均值回归状态。
由于该计算需要足够长的价格历史数据才能具有统计意义,因此该指标最适合用于波段交易和持仓分析,而非超短线交易。 它适用于任何交易品种和时间周期,但在EURUSD 或主要指数的H1或H4图表 上表现最为可靠,因为这些流动性较强的品种具有足够数量的干净数据K线,足以使R/S子采样收敛。 原始值在绘制前会通过短周期EMA进行平滑处理,这可防止趋势线在噪声较大的Tick数据中于趋势和均值回归阈值之间频繁波动。
| 输入 | 默认值 | 用途 |
|---|---|---|
| InpLookback | 200 | 用于估算每个赫斯特值的重新缩放区间分析窗口中的K线数量。 |
| InpMinChunk | 8 | 在将回溯窗口细分以进行 R/S 采样时使用的最小子段大小。 |
| InpChunkSteps | 6 | 测试的块大小翻倍次数;步骤越多,对数-对数回归曲线越平滑,但会增加额外的CPU开销。 |
| InpSmoothPeriod | 5 | 应用于每根K线原始赫斯特估计值的指数移动平均(EMA)周期,用于减少跨区域阈值时的波动。 |
| InpTrendThreshold | 0.55 | 当赫斯特水平达到或超过该值时,市场被归类为趋势性/持续性市场。 |
| InpReversionThreshold | 0.45 | 当赫斯特水平等于或低于该值时,市场被归类为均值回归/反持续性。 |
| InpAppliedPrice | PRICE_CLOSE | 用于构建数据序列的价格来源,该序列将用于计算重新标度后的波动范围。 |
如下图所示,将该指标添加到价格图表下方的独立子窗口中,并与您已经信赖的趋势或均值回归工具结合使用,而不是将其作为独立的信号生成器。 当线位于上轨(趋势)时,应更侧重趋势跟随策略,并给突破留出运行空间;当线跌入下轨(均值回归)时,则应倾向于区间震荡策略,并收紧趋势跟随过滤器,因为在该区间内,方向性信号在统计上更可能属于噪音。 由于重新标度区间分析需要完整的回溯窗口数据才能得出结果,请确保图表至少加载InpLookback 根历史数据,并预期该线会逐渐反应——这是一种区间过滤器,而非快速触发器。
由MetaQuotes Ltd译自英文
原代码: https://www.mql5.com/en/code/76439
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