Hurst指数python实现

最新推荐文章于 2025-02-15 22:11:32 发布
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文章标签： python
原文链接：http://www.cnblogs.com/ningjing213/p/10745772.html
本文介绍了如何使用Python来计算Hurst指数，Hurst指数是一种衡量时间序列长期记忆性的统计指标，常用于金融、水文学等领域。文章详细阐述了Python代码实现的步骤和原理。 
 1 def Hurst(data):
 2     n = 6
 3     data = pd.Series(data).pct_change()[1:]
 4     ARS = list()
 5     lag = list()
 6     for i in range(n):
 7         m = 2 ** i
 8         size = np.size(data) // m
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时间序列中Hurst指数的计算（python代码）
Great haste makes great waste
04-26 3万+
在做时间序列分析时，需要计算Hurst指数，由于Hurst指数计算比较复杂，刚开始懒得自己写，就在github上进行搜索，多是这个代码：from numpy import std, subtract, polyfit, sqrt, logdef hurst(ts): """Returns the Hurst Exponent of the time series vector ts"""
用 Python 计算 Hurst 指数并预测市场趋势
Python中文社区
06-01 7343
建造水库是一个高风险的问题。如果计算错误，成千上万的人可能会失去他们的家园。在20世纪中期，英国水文学家埃德温-哈罗德-赫斯特在解决这类问题方面取得了重大突破。他开发了后来被称为Hurst指数的东西，这是一个衡量时间序列中自动相关的指标。虽然它是为了估计河流中的水量而开发，但正如我们所期望的那样，对于涉及时间序列的数学计算，Hurst指数在金融市场研究中得到了有趣的应用。...
hurst代码 python_浅谈Hurst指数
weixin_42394780的博客
12-11 2414
点击上方蓝字关注我们背景有效市场假说和分形市场假说是资本市场两个重要的理论，有效市场假说建立在正态性的假说上，但大量证据表明，金融数据具有尖峰厚尾的特性，这也是分形市场假说的出发点。在有效市场假说下，资产的价格具有长程相关性和标度不变性的特点，可以通过分数布朗运动对资产价格进行刻画，其他背景介绍请参考[1]。通俗来讲，一个简单的问题是：股票市场会不会历史重演？如果会重演，就可以用历史规律...
hurst代码 python_python中的Hurst指数
weixin_39747075的博客
12-19 654
我也很困惑。我也不知道性病的sqrt是从哪里来的，我花了3天的时间想弄清楚。最后，我注意到QuantStart信任Tom Starke博士，他使用的代码略有不同。汤姆斯塔克博士把功劳归功于陈恩尼博士，并打算his blog。我能从他的原则中找到足够的信息来整理我自己的代码。这不使用sqrt，使用方差而不是std，在末尾使用2.0除数而不是2.0乘数。最后，它似乎给出了与您发布的quantstart...
时间序列的特征工程——针对Hurst指数的Python计算
m0_37876745的博客
02-25 2752
时间序列的特征工程——针对Hurst指数的Python计算(附Github代码) Github地址：Hurst指数计算Python脚本 最近两天为了整一个Hurst指数的计算翻了不少资料，百度到好多代码算出来结果不是大于1就是为负数，遂硬着头皮自己重造了个轮子，分享之。 以下为一些简单的科普，不明白的小伙伴可以百度Hurst了解这是什么玩意儿。 ·什么是Hurst指数？ 赫斯特指数(Hurst Exponent)是用来衡量时间序列是否有长期记忆的一个指标，这一指标最初由英国水利学家Harol.
Hurst指数python
最新发布
04-03
### 使用 Python 计算 Hurst 指数 `pyhurst` 是一个专门用于计算 Hurst 指数的 Python 库，支持多种方法，包括经典 R/S 分析和其他改进算法[^1]。以下是关于如何使用 `pyhurst` 和其他方法来计算 Hurst 指数的具体...
重标极差（R/S）分析法计算Hurst指数（Python）
guokaikuo的博客
05-18 5702
题记： 记录下自己论文中态势预测问题中，使用重标极差分析法对时间序列数据集进行可预测分析的过程。网上找到的相关R/S计算Hurst指数的代码，大多没有按照标准计算过程来实现，而相关论文中使用Hurst指数时，往往采用了对数散点图的方式来展示。 最终实现效果： 1、一般的重标极差分析法的计算过程 2、Python实现 水平有限，只是简单实现，没有采用矩阵等方式加速计算过程。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt de
Hurst 指数估计：代码使用 R/S 分析来推导出用于 VaR 调整的 Hurst 指数。-matlab开发
05-29
Hurst指数则是用来衡量时间序列数据长期记忆性的指标，对于理解和调整VaR模型至关重要。本篇将详细介绍使用R/S分析计算Hurst指数的方法，并结合Matlab编程进行阐述。 Hurst指数是由Hurst在研究尼罗河河水流量时提出...
基于python的Hurst计算预测未来发展趋势（长时序栅格影像）
weixin_43887139的博客
01-12 4299
基于python的Hurst计算预测未来发展趋势（长时序栅格影像）
hurst指数计算程序
02-03
hurst指数计算程序，对股市的走势预测有较大的帮助
计算HURST指数
10-17
计算时间序列的长城相关性,R/S分析，计算HURST指数。
hurst指数计算
02-27
可以求hurst指数　
Hurst-exponent-R-S-analysis-:根据重标范围（RS）分析计算时间序列的赫斯特指数
05-18
赫斯特指数 根据重标范围（R / S）分析计算时间序列的赫斯特指数。 参考： ： 环境 Python 3.6.2 AMD64 numpy的（1.13.3 + MKL） 熊猫（0.20.3） 用户指南 进口赫斯特ts = list（range（50）） hurst = Hurst.hurst（ts） 尖端 输入ts必须是对象列表（n_samples，）或np.array（n_samples，）。
R/S分析Hurst指数程序
09-06
求时间序列的Hurst指数，对时间序列进行分形分析
赫斯特指数(Hurst)指数计算Matlab源代码
02-10
重标极差分析R/S 用于分析股票时间序列数据的变异点与持续性 赫斯特指数(Hurst)指数一般用于时间序列的分析.资源中包含3个函数（hurst，lors，RSana），可分别计算该指数。 HURST： Calculate the Hurst exponent using R/S analysis lors：Function to compute Lo's (1991) modified rescaled range statistic RSana：Performs R/S analysis on a time series
python计算时间序列栅格数据Hurst指数
pengbr的博客
02-15 1444
classify_trend函数根据不同的H值、Slope值和Z值划分类别。main函数首先是匹配所有的tif文件并按照年份排序，然后构建像元数据序列并进行并行处理，最后将结果输入到新的tif文件，这个tif文件包含四个波段，分别是编码波段（即1-10）、Theil-Sen斜率波段、Hurst指数波段、MK显著性波段。这里计算Hurst指数的实现思路相同，所以我在之前的代码基础上进行了修改，使得可以同时分析Hurst指数（持续性判断）、Sen趋势（趋势方向判断）、MK显著性（显著性判断）。
掌握Hurst指数：时间序列长期依赖性分析及Python实现
weixin_34885746的博客
10-01 3590
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：hurst指数是一种分析时间序列数据长期依赖性的统计工具，在多个领域有广泛应用。本介绍详细阐释了hurst指数的定义、计算方法、应用实例以及Python实现。通过Python的 pyhurst 库和pandas库，可以方便地对时间序列数据进行hurst指数分析，帮助理解数据的自相似性和反自相似性，以及指导实践中的应用。 ...
采用R/S分析法的Hurst指数估计算法——Python实现
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程序必须为人类阅读而编写，并且仅仅碰巧可以让机器执行
03-05 1万+
文章目录一、前言1. R/S分析法起源2. Hurst指数定义3. R/S 分析法 Hurst 指数的估计二、算法伪码三、Python代码四、代码测试1. 数据2. 结论五、总结 一、前言 代码附在文末了 1. R/S分析法起源 “Hurst 指数”或“Hurst 系数”由研究员 Harold Edwin Hurst 在研究罗河旱涝更替的情况时，为研究水利的实际问题发明，以衡量时间序列的长期记忆能力。Hurst 指数又被称为“指数依赖性”或“指数长期依赖性”，它能够量化时间序列的相对趋势。 现在有很多 H
Hurst exponent（赫斯特指数）代码与R/S值计算——python
呆萌的代Ma
06-19 9526
基于重标极差(R/S)分析方法基础上的赫斯特指数，是作为判断时间序列数据遵从随机游走还是有偏的随机游走过程的指标。 Hurst的值域是 [0,1] 若Hurst指数> 0.5，序列具有长期记忆性，未来的增量和过去的增量相关，继续保持现有趋势的可能性强。 若Hurst 指数< 0.5，很有可能是记忆的转弱，趋势结束和反转的开始(mean reversion)。 若Hurst指数= 0.5，序列接近随机游走(Random Walk)，无定向运动。 ...
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