الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه

يُعدّ الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه عاملًا قائمًا على الأحداث لتحليل سلسلة البيانات إلى سلسلة من الاتجاهات المتناوبة ذات حجم محدد.${\displaystyle \delta }$.

طُوِّر مُعامل الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه لتحليل سلاسل بيانات السوق المالية. وهو منهجية بديلة لمفهوم الزمن المستمر. ^{[ 1 ]} يُقسِّم مُعامل الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه سلسلة البيانات إلى مجموعة من الارتفاعات والانخفاضات، أو الاتجاهات الصاعدة والهابطة التي تتناوب فيما بينها. وينتهي الاتجاه القائم بمجرد ملاحظة انعكاسه. وتُسمى حركة السعر التي تُطيل الاتجاه بالتجاوز، وتؤدي إلى ظهور مستويات سعرية قصوى جديدة.

يوضح الشكل 1 مثالاً على منحنى السعر الذي تم تحليله بواسطة عامل الوقت الجوهري لتغيير الاتجاه.

يُحدد تواتر الأحداث الجوهرية لتغيير الاتجاه (1) تقلبات تغيرات الأسعار المشروطة بـ (2) العتبة المختارة${\displaystyle \delta }$تنعكس الطبيعة العشوائية للعملية الأساسية في العدد غير المتساوي للأحداث الجوهرية التي لوحظت على مدى فترات زمنية متساوية من الزمن المادي.

يُعدّ مُعامل الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه تقنيةً لتصفية الضوضاء . فهو يُحدد تحولات النظام، عندما تحدث تغيرات في الاتجاه بحجم مُعين، ويُخفي تقلبات الأسعار الأصغر من العتبة.${\displaystyle \delta }$.

استُخدم مُعامل الزمن الجوهري لتغيير الاتجاه لتحليل بيانات سوق الصرف الأجنبي عالية التردد ، مما أدى إلى اكتشاف مجموعة كبيرة من قوانين القياس التي لم يسبق رصدها. ^{[ 2 ]} تُحدد قوانين القياس خصائص سلسلة البيانات الأساسية، مثل حجم تجاوز السعر المتوقع بعد حدث زمني جوهري، أو عدد تغييرات الاتجاه المتوقعة ضمن فترة زمنية فعلية أو عتبة سعرية. على سبيل المثال، يرتبط القياس الذي يربط عدد تغييرات الاتجاه المتوقعة بـ${\displaystyle N(\delta )}$تمت الملاحظة خلال الفترة المحددة حتى حجم العتبة${\displaystyle \delta }$:

${\displaystyle N(\delta )=\left({\frac {\delta }{C_{N,DC}}}\right)^{E_{N,DC}}}$،

أين${\displaystyle C_{N,DC}}$و${\displaystyle E_{N,DC}}$هي معاملات قانون القياس . ^{[ 3 ]}

تشمل التطبيقات الأخرى للزمن الجوهري لتغيير الاتجاه في مجال التمويل ما يلي:

• استراتيجية تداول تتميز بنسبة شارب السنوية 3.04 ^{[ 4 ]}
• أدوات مصممة لمراقبة السيولة على مستويات اتجاه متعددة. ^{[ 5 ]}

يمكن استخدام هذه المنهجية أيضاً في تطبيقات تتجاوز الاقتصاد والتمويل، إذ يمكن تطبيقها على مجالات علمية أخرى، وتفتح آفاقاً جديدة للبحث في مجال البيانات الضخمة .

• تم نسخ النص في هذه المسودة من: بيتروف، فلاديمير؛ غولوب، أنطون؛ أولسن، ريتشارد (2019). "التقلبات الموسمية الآنية في أسواق التردد العالي في الزمن الجوهري للتغير الاتجاهي" . مجلة إدارة المخاطر والمالية . 12 (2): 54. doi : 10.3390/jrfm12020054 . hdl : 10419/239003 .وهو متاح بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 الدولي .