matlab求hurst指数代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Matlab 代码来计算 Hurst 指数：

function H = hurst(X)
N = length(X);
n = floor(log2(N));
F = zeros(n,1);
for i = 1:n
m = 2^i;
Y = reshape(X(1:m*floor(N/m)),m,floor(N/m));
Z = cumsum(Y-repmat(mean(Y,1),m,1));
R = max(Z)-min(Z);
F(i) = mean(R)/std(Y(:));
end
p = polyfit(log(2.^(1:n)'),log(F),1);
H = p(1);
end

你可以将你的数据作为输入 X，然后调用该函数来计算 Hurst 指数 H。

相关问题

matlab求Hurst指数

Hurst指数用于描述时间序列的长期记忆性，可以通过Matlab中的hurst函数来计算。假设有一个长度为N的时间序列x，可以使用以下代码计算其Hurst指数：

H = hurst(x);

其中，hurst函数会输出Hurst指数H。需要注意的是，hurst函数需要安装Hurst指数工具箱，可以通过以下命令来安装：

installHurst;

下面是一个完整的示例代码，用于计算一个随机游走序列的Hurst指数：

% 生成一个随机游走序列
N = 10000;
x = cumsum(randn(N,1));
 
% 计算Hurst指数
H = hurst(x);
 
% 显示结果
fprintf('Hurst exponent = %.4f\n', H);

需要注意的是，Hurst指数只适用于平稳时间序列，如果时间序列存在趋势或周期性成分，需要对其进行预处理，例如去除线性趋势或周期性分量。

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。