今期和大家探討另一個分析對沖基金的數據──赫斯特指數（HurstIndex）。在埃及，自古代法老王時代開始，每年尼羅河出現洪水時，生活在當地的人士便感到困惑。於20世紀，一位名為赫斯特的英國文學家被委派計算尼羅河的最佳儲水量。
由於尼羅河的洪水周期沒有規律，要解決這個問題，必須找出一個可行的模式，以分析洪水的規模和頻率。為了解決這個問題，赫斯特偶然發現了一套統計方法，更以自己的名字命名為「赫斯特指數」。
該指數提供了某個時間序列的波動性及重複性的信息，是研究非直線（non-linear）和隨機性的工具。

5項條件須具備
當引用成為分析對沖基金的工具時，赫斯特指數可用作測試對沖基金能否回復至平均穩定的數據，及避免在分析基金時，要面對正常分布（normaldistribution）假設的缺陷。為了確保不同對沖基金或經理表現數據的一致性，以便作出比較，他們會使用R/S演算法（R/Salgorithm），對所錄得大幅偏差的收益數據作重新正規化（renormalize）。
所謂「演算法」，乃解決問題的策略與法則，需要有限個數的指令步驟及具備5項條件，包括：有限性、有效性、明確性，和輸入及輸出資料。
首先他們會將對沖基金過去表現仔細分為多個時段（或簡稱為ｔ時段），然後計算每個時段內的區間上落範圍（或稱極差R(t)）、最大數值max（t）及最小數值min（t）。當計算出每個時段的極差後，再把它除以該時段上ｔ數據的標準差S（t），從而得出重新正規化後的數據M（t），然後再將此數據通過對數（logarithm）形式，計算出赫斯特指數的數值。其公式如下：

M（t）＝R（t）/S（t）
赫斯特指數的數值，一般來說會介乎0至1之間。指數處於不同數值，所代表的含義也各有不同。
假如赫斯特指數數值介乎0到0.5之間，顯示基金經理的歷史收益並不穩定（anti-persistent），但隨着時間推移，該指數值或會漸趨穩定。所以如果赫斯特指數只是短期值變化不定，而長期值能夠大於0.5的話，即顯示該對沖基金表現仍屬正面。
假如該指數介乎0.5左右，即表示該對沖基金過去歷史紀錄屬隨意投機主導，其不同時段的表現不會有連伸性影響；如果基金錄得的赫斯特指數數值介乎0.5到1之間，情況便較理想，因這可確認該隻對沖基金過去業績表現穩定，同時任何時段的表現皆會強烈受到往績的影響。
黃敏碩
亨達投資研究聯席董事
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