再スケーリング範囲分析（Rescaled Range Analysis）は、時系列データ内のトレンド、サイクル、パターンを評価するために使用される統計手法です。もともとは水文学者のハロルド・エドウィン・ハーストがナイル川の洪水を予測するために開発したものですが、現在では投資家が金融市場データに持続性、ランダム性、あるいは平均回帰の傾向があるかどうかを判断するために利用されています。
このプロセスでは、データ系列の調整済み範囲を標準偏差で割った「再スケーリング範囲」を算出します。この計算から、トレンドの性質を示す「ハースト指数」が導き出されます。指数が0.5を超えると持続性（現在のトレンドが継続する可能性が高い）を示唆し、0.5を下回ると平均回帰（トレンドが反転する可能性）を示唆します。
例えば、投資家が株価データを分析してハースト指数が低いと判断した場合、現在の価格変動の反転を予測する可能性があります。逆に、下落局面で指数が高い場合は、下降トレンドがさらに継続する可能性があることを示唆します。トレーダーはこれらの特性を特定することで、市場のランダムなノイズを超えて、資産価格における反復的なサイクルを見極めようとします。