วันนี้ได้อ่าน paper หนึ่งน่าสนใจดี เลยอยากนำมาสรุปไว้คราวๆ เพราะสัปดาห์ก่อนผมเคยได้พูดถึงเทคนิค Hurst Exponent ในการวิเคราะห์ TSA ไปเช่นกัน ซึ่งเป็นเทคนิคเบื้องต้นในการใช้ ค่า Hurst Value เพื่อวัดความคงตัวของ Trend (รวมถึงการดูภาวะการกลับทิศหรือการย่อตัวของเทรนด์) และการเฝ้าระวังภาวะความผันผวนที่เกิดขึ้น(โดยเฉพาะการเข้าภาวะ sideway)
Hurst Exponent ไม่ใช่เรื่องใหม่มีการใช้เยอะพอควร ปัจจุบันมีเป็นเครื่องมือเทคนิคอลกลุ่ม Modern Technical analysis(ช่วงหลังปี 2002 มีการนำ Hurst Exponent มาใช้เป็นเครื่องมือในการเทรด) แต่ paper นี้ "Short Term Trading Models Using Hurst Exponent and Machine Learning" น่าสนใจ ผู้วิจัยเอา Hurst Exponent มาใช้ทำ segment data ใน Machine Learning เพื่อ trainning โมเดลในการประเมินหรืออนุมานรูปแบบของ Trend ในราคาสินทรัพย์ต่างๆ เช่น S&P500 , Gold , Bitcoin เป็นต้น เพื่อกำหนดรูปแบบกลยุทธ์การเทรด ระหว่าง Mean Reversion และ Trend Following