如何使用Hurst索引来确定合同平均归还的可能性？

了解加密货币交易中的赫斯特指数

赫斯特指数（也称为赫斯特指数）是一种统计工具，用于确定时间序列数据的长期记忆。在加密货币合同的背景下，它有助于交易者评估价格变动是否表现出趋势，随机性或平均恢复。在评估期货和永久合同中的均值转移概率时，这变得至关重要。

在加密货币交易中，了解资产是趋势还是卑鄙的回复会对战略绩效产生重大影响。 Hurst索引范围在0到1之间。一个接近0.5的值表明随机行走行为，而高于0.5的值表示持久性（趋势），而值低于0.5，表明反稳定性（平均归还）。对于合同交易者而言，可以利用这种见解来决定是否采用趋势跟随策略还是范围内的交易系统。

赫斯特指数的分步计算

要有效地应用Hurst指数，必须首先使用相关加密货币合同中的历史价格数据对其进行计算：

• 收集历史价格数据：获得您分析合同的历史结算价格的足够样本（例如BTC/USDT永久期货）。
• 将时间序列划分为间隔：将数据集分为相等长度的多个间隔，以计算重新缩放的范围。
• 计算平均值：对于每个间隔，计算此期间的平均价格。
• 贬低价格：从间隔内的每个价格点减去平均值以获得偏差。
• 计算累积偏差：在整个间隔内累计汇总值。
• 确定范围（R）：在间隔中找到最大和最小累积偏差之间的差异。
• 计算标准偏差：计算间隔中原始价格的标准偏差。
• RESCALE R/S：将范围除以每个间隔的标准偏差。
• 对数转换：以间隔大小和重新缩放范围的对数进行对数。
• 回归分析：在间隔大小与重新缩放范围的对数gog图上执行线性回归；线的斜率是赫斯特指数。

该过程产生了赫斯特价值，这是评估平均回归概率的基础。

解释合同交易的赫斯特价值观

一旦计算出Hurst索引，解释就是关键。这是解码结果的方法：

• h≈0.5：表示未来价格变动独立于过去行为的随机步行。与此类读数的合同可能对趋势或平均恢复策略都不是理想的选择。
• h> 0.5：暗示持续的行为 - 如果价格上涨，则很可能会继续这样做。在这些时期，交易者可能会倾向于趋势跟随方法。
• h <0.5：意味着反持抗性的行为 - 搬迁后市场倾向于逆转方向。这是平均回归策略发挥最佳的区域，尤其是在挥发性加密市场中。

例如，如果在合并阶段，ETH/USD永久期货的Hurst指数降至0.4以下，则标志着强烈的均值回复可能性，促使交易者考虑在支持和阻力水平附近的反趋势条目。

将基于赫斯特的见解应用于实际合同

让我们采取一个实用的情况，涉及BTC/USDT永久合同，例如Binance这样的主要交易所。假设交易者注意到，在急剧集会之后，价格已经进入了一个紧密的范围。为了确定这是在另一个腿上或逆转设置之前的合并，他们计算了最后100个蜡烛（1小时的时间范围）的Hurst索引。

如果由此产生的Hurst值为0.38，则表明反抗渗透率，表明任何突破尝试都可能失败并恢复到该范围。基于此，交易者可以在阻力附近设置短职位，而停止损失高于最近的挥杆高，预计会撤回。

相反，如果在持续的下降趋势期间，赫斯特指数上升到0.72，则意味着看跌的动力很可能会持续存在，从而支持短暂的偏见，并以落后的停止。

该实时应用程序允许交易者根据合同价格行动的不断发展的性质动态调整其策略。

将Hurst索引与其他指标相结合

虽然赫斯特指数提供了对市场行为的宝贵见解，但不应孤立地使用它。将其与其他技术指标结合起来增强其预测能力：

• Bollinger乐队：使用Bollinger频段来识别过度扩展的动作，并将其与低Hurst值结合在一起，以确认潜在的平均归还设置。
• RSI：当赫斯特指数提出平均恢复和RSI表现出超卖或过高的条件时，汇合会增加贸易定罪。
• 体积曲线：大批量节点可以充当强大的支撑/电阻区；将它们与基于Hurst的逆转保持一致可以改善进入时间。
• 移动平均值：使用移动平均值在较高的赫斯特值确定的趋势阶段中过滤出虚假信号。

通过整合这些工具，交易者可以在快速移动的加密市场中开发针对特定于合同行为的稳健框架。

常见问题

问：Hurst指数可以应用于所有类型的加密货币合同吗？是的，赫斯特指数可以应用于各种类型的加密货币合同，包括永久期货，季度期货和期权。但是，有效性可能会根据特定合同的流动性和波动性特征而有所不同。

问：我应该多久重新计算给定合同的赫斯特指数？这取决于您的交易频率和时间范围。一日交易者可能每隔几个小时重新计算一次，而摇摆交易者可能每天或每周更新它以捕获市场行为的转变。

问：赫斯特指数是否受时间范围的选择影响？绝对地。赫斯特指数可以在时间范围内产生不同的结果。较短的时间范围（例如5分钟的图表）可能会显示出更多的噪音和较低的赫斯特值，而更长的时间范围（如每日图表）可能会揭示出更清晰的趋势或平均恢复趋势。

问：是否有任何可以自动计算Hurst索引的软件工具？是的，诸如Python（使用Numpy和Pandas之类的库），MATLAB和某些TradingView脚本等平台允许自动计算Hurst索引。这些工具可以简化交易者的分析过程。