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请教下各位大虾 如何将Hurst指数的算法在TB中实现: [复制链接]

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发表于 2013-3-6 11:28:54 |只看该作者 |倒序浏览
Hurst 指数和重标极差法(R/S),通常用来分析时间序列的分形特征和长期记忆过程,最初由水文学家Hurst 在1951 年提出,Mandelbrot 在1972 年首次将 R/S分析应用于美国证券市场,分析股票收益的变化。券商的内部研究结论是:Hurst指数小于0.55,往往是反转的标志。我只能看到证券公司的研究结论,但无法了解他们的计算方法。所以只能自己摸索和揣测,看看能否从自己的方式中找到对操作有帮助的结论。


那么请教下各位大虾 如何将Hurst指数的算法在TB中实现:
计算Hurst指数的标准步骤如下:

对样本数量为M的价格序列{Pt},定义N=M-1。首先得到其对数收益率:
          Xt = log(Pt+1 / Pt), t=1,2,。。。 N

1. 将序列{Xt}分割成长度为n(n为整数)的A个子区间(1,2...N个连续数据一组)。计算每个子区间的均值Xpa和标准差Sa。

2.  计算每个区间中每个值的累计离差: Zi=(X1-Xpa)+...+(Xi-XPa) , i= 1,2...N

3.  定义每个区间的极差: Ra=Max(Zi)-Min(Zi)

4.  每个区间的重标度化极差: (R/S)n = (Ra/Sa)

5.  求分割长度为n时的平均重标度化极差

6.  对每个分割长度有如下关系式:

      log(R/S)n = Hlog(n)+ a   , n=1,2...N

     H就是Hurst指数,通过多组[log(n),log(R/S)n]可以估算出H的数值,通常使用最小两乘法来估算.

在文华财经上第一步都无法实现;
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发表于 2013-3-6 16:03:05 |只看该作者
太专业了吧,这个需要挺强的知识背景才能看得懂。

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发表于 2013-3-6 23:55:59 |只看该作者
TB没有数组,用于分类相对麻烦,这还不如直接用excel实现,统计函数有现成的。

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发表于 2013-3-7 11:03:48 |只看该作者
有的机构在分析家平台上都实现了;
我想 肯定在TB上能够做出来

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发表于 2013-7-26 20:22:23 |只看该作者
我也在tb上研究好久了 可输出结果总是不对,求各位大侠帮忙

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发表于 2017-11-9 22:38:51 |只看该作者
不好做,搞不定

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