MATLAB中通过股价计算赫斯特指数

赫斯特指数是用于描述时间序列数据的复杂度和不规则性的指标。在MATLAB中，可以通过以下步骤计算股价的赫斯特指数：

1. 导入股价数据，例如使用csvread函数。

2. 计算股价的对数收益率，可以使用以下代码：

   prices = csvread('stock_prices.csv');
   returns = diff(log(prices));

3. 对收益率数据进行分段，将其划分为不同的时间窗口。可以使用以下代码：

   window_size = 100; % 每个窗口的大小
   num_windows = floor(length(returns) / window_size); % 可以划分的窗口数量
   segmented_returns = reshape(returns(1:num_windows*window_size), window_size, num_windows);

4. 计算每个窗口内的赫斯特指数，可以使用以下代码：

   h_values = zeros(num_windows, 1);
   for i = 1:num_windows
       [h, ~, ~] = hfd(segmented_returns(:,i));
       h_values(i) = h;
   end

5. 可以绘制赫斯特指数随时间的变化图表，可以使用以下代码：

   plot(h_values);
   xlabel('Window Number');
   ylabel('Hurst Exponent');

以上代码中使用了Hurst函数（hfd）来计算赫斯特指数，需要提前下载该函数并将其添加到MATLAB的搜索路径中。