hurst指数r/s计算matlab
时间: 2023-10-06 10:02:50 浏览: 231
Hurst指数是用来衡量时间序列数据的长期记忆性或自相关性的统计量。它由哈罗德·赫斯特(Harold Edwin Hurst)提出,并且常常被应用于金融、经济学和水文学等领域。
在MATLAB中,计算Hurst指数可以通过以下步骤来完成:
1. 首先,导入需要计算Hurst指数的时间序列数据。假设我们有一个名为data的向量,其中包含了时间序列的数据。
2. 通过计算序列的累加序列来得到该时间序列的价格序列。使用cumsum()函数可以很容易地得到累加序列。假设累加序列存储在名为price的向量中。
3. 接下来,我们需要对价格序列进行分割。将价格序列分割成不同的长度(1到n),其中n是价格序列的长度。
4. 然后,对每个长度的序列,计算其均值,然后计算每个数据点与均值的偏差(也称为离差)。
5. 对每个长度的离差序列,计算标准差,并计算标准差与长度之间的对数。
6. 最后,根据不同长度的标准差与长度之间的对数,计算Hurst指数(也称为r/s值)。可以使用polyfit()函数来进行线性拟合,以得到每个长度对应的斜率。
以上就是使用MATLAB计算Hurst指数的简要步骤。当然,也可以使用现有的函数和工具包来计算Hurst指数,如hurst()函数等。无论使用哪种方法,MATLAB提供了丰富的功能和工具,可以方便地进行这一分析。
相关问题
使用matlab计算hurst指数的代码
您可以使用以下代码来计算Hurst指数:
```
% 加载数据
data = load('your_data.txt');
% 计算数据的长度
N = length(data);
% 初始化矩阵
rs = zeros(N/2, 1);
lags = zeros(N/2, 1);
logRs = zeros(N/2, 1);
logLags = zeros(N/2, 1);
% 计算R/S分析
for i = 1:N/2
[rs(i), lags(i)] = R_S_analysis(data, i);
logRs(i) = log(rs(i));
logLags(i) = log(lags(i));
end
% 计算Hurst指数
p = polyfit(logLags, logRs, 1);
hurst = p(1);
% 显示Hurst指数
disp(hurst);
function [R_S, lag] = R_S_analysis(data, k)
% 计算分段标准差
N = length(data);
lag = k;
sum_dev = 0;
for i = 1:N-k
sum_dev = sum_dev + (data(i+k) - data(i))^2;
end
R_S = sqrt(sum_dev / (N-k));
% 除以自相关函数
R_S = R_S / std(data);
end
```
这段代码使用R/S分析计算了Hurst指数。首先,它加载了要分析的数据,然后通过循环计算分段标准差,并将结果存储在`rs`矩阵中。接下来,它计算了`logLags`和`logRs`的多项式回归,并使用回归系数作为Hurst指数。最后,它显示了计算出的Hurst指数。
hurst指数 matlab
Hurst指数是描述非函数长周期的重要指标,可以用于判断市场风险。在Matlab中,可以使用以下方法计算Hurst指数:
1. 使用Hurst指数的经典方法:
```matlab
function H = hurst_classic(X)
N = length(X);
M = floor(log2(N));
Y = cumsum(X - mean(X));
Z = zeros(M, N);
for i = 1:M
n = 2^i;
for j = 1:N-n+1
Z(i, j) = range(Y(j:j+n-1));
end
end
R = mean(Z, 2);
S = cumsum(R);
S = S(end:-1:1);
T = (1:M)';
p = polyfit(log2(T), log2(S), 1);
H = p(1);
end
```
2. 使用Hurst指数的改进方法:
```matlab
function H = hurst_improved(X)
N = length(X);
M = floor(log2(N));
Y = cumsum(X - mean(X));
Z = zeros(M, N);
for i = 1:M
n = 2^i;
for j = 1:N-n+1
Z(i, j) = range(Y(j:j+n-1));
end
end
R = mean(Z, 2);
S = cumsum(R);
S = S(end:-1:1);
T = (1:M)';
p = polyfit(log2(T), log2(S), 1);
H = p(1) / 2;
end
```
使用以上两种方法,可以计算给定时间序列X的Hurst指数。其中,`X`是一个包含时间序列数据的向量。
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