如何用MATLAB计算股票的赫斯特指数
时间: 2024-01-24 22:18:43 浏览: 29
赫斯特指数(Hurst exponent)是用于描述时间序列自相关性的指标,常用于分析股票价格的波动性。在MATLAB中,可以通过以下步骤计算股票的赫斯特指数:
1. 从股票交易所获取股票价格的历史数据,可以使用MATLAB的Datafeed Toolbox等工具获取。
2. 将价格序列按照固定时间间隔(如日、周、月)进行分割,得到若干个子序列。
3. 对每个子序列计算标准差,得到序列的均值和标准差。
4. 对每个子序列进行累积求和,得到序列的离差序列。
5. 对每个离差序列进行统计量计算,包括均值、标准差和最大值。
6. 根据赫斯特指数的定义,计算每个子序列的赫斯特指数,即通过对离差序列进行Log-log变换后计算斜率。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
% 获取股票价格历史数据
data = history(c, 'IBM', 'price', 'start', '01-Jan-2019', 'end', '31-Dec-2019', 'interval', '1d');
% 将价格序列按照周进行分割
prices = data.Price;
num_periods = floor(length(prices)/5);
price_matrix = reshape(prices(1:num_periods*5), 5, num_periods);
% 对每个子序列计算标准差
stds = std(price_matrix);
% 对每个子序列进行累积求和,得到离差序列
deviations = cumsum(price_matrix - mean(price_matrix,2));
% 对每个离差序列进行统计量计算
means = mean(deviations, 2);
stds = std(deviations, [], 2);
maxs = max(abs(deviations), [], 2);
% 计算每个子序列的赫斯特指数
h_values = zeros(num_periods, 1);
for i=1:num_periods
x = deviations(:,i);
y = cumsum(x - mean(x));
z = y ./ std(x);
h_values(i) = polyfit(log(1:length(z)), log(z), 1);
end
% 输出赫斯特指数的平均值
mean_h = mean(h_values);
disp(['Hurst exponent = ' num2str(mean_h)]);
```
需要注意的是,赫斯特指数的计算结果可能受到分割时间间隔等参数的影响,因此需要对不同参数下的结果进行比较和分析。