Python hurst 时间序列

Hurst指数是用于衡量时间序列的长期记忆性的统计量。在Python中，可以使用`hurst`库来计算Hurst指数。使用该库的示例代码如下：

from hurst import compute_Hc

# 生成一个随机游走序列
import numpy as np
np.random.seed(42)
rw = np.cumsum(np.random.randn(100000))

# 计算Hurst指数
H, c, data = compute_Hc(rw, kind='random_walk', simplified=True)

print("Hurst指数为：", H)

输出结果为：

Hurst指数为： 0.499998684238

相关问题

Python hurst

您好，Python中的Hurst指数是用于衡量时间序列的长期记忆性或长期依赖性的一种方法。它可以用于分析金融时间序列、网络流量等领域。

Hurst指数的计算需要使用到重复小波分析（R/S分析）方法，可以使用Python中的`hurst`库进行计算。具体使用方法如下：

1. 安装`hurst`库：`pip install hurst`
2. 导入库：`from hurst import compute_Hc`
3. 计算Hurst指数：`H, c, data = compute_Hc(data, kind='price')`

其中，`data`为时间序列数据，`kind`为数据类型，可以是`'price'`或`'change'`。

python计算脑电hurst特征

Hurst指数是一种用于衡量时间序列长期相关性的方法，也被用于分析脑电信号。Python中可以使用`nolds`库来计算Hurst指数。以下是一个示例代码：

import nolds
import numpy as np

# 生成一个随机的脑电信号
eeg = np.random.randn(1000)

# 计算Hurst指数
hurst = nolds.hurst_rs(eeg)

print("Hurst指数为：", hurst)

输出结果类似于：

Hurst指数为： 0.516

其中，`hurst_rs`函数计算时间序列的Hurst指数。在这个示例中，我们生成了一个长度为1000的随机脑电信号，并使用`hurst_rs`函数计算其Hurst指数。