hurst指数多维数据python代码

以下是计算多维数据的Hurst指数的Python代码示例：

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

def hurst(X):
    """
    计算多维数据的Hurst指数
    """
    N = X.shape[-1]
    max_k = int(np.log2(N)) - 1
    Y = np.zeros((max_k, N))
    X2 = (X - X.mean(axis=-1, keepdims=True)).cumsum(axis=-1)
    for k in range(max_k):
        window_size = 2 ** k
        slices = as_strided(X2, shape=(X2.shape[0], (N // window_size), window_size), strides=(X2.strides[0], X2.strides[-1] * window_size, X2.strides[-1]))
        rescaled_range = np.mean(np.abs(np.diff(slices, axis=-1)), axis=(-2, -1)) / slices.std(axis=(-2, -1))
        Y[k] = np.log2(rescaled_range)
    p = np.polyfit(np.log2(2 ** np.arange(max_k)), Y, 1)
    return p[0]

这个函数的输入参数 `X` 是一个多维数组，其中每一维代表一个时间序列。函数的返回值是一个标量，即所有时间序列的Hurst指数的平均值。