- 精华
- 0
- 在线时间
- 1 小时
- UID
- 116351
- 积分
- 27
- 帖子
- 3
- 阅读权限
- 10
- 注册时间
- 2013-3-5
- 最后登录
- 2013-4-18
- 精华
- 0
- UID
- 116351
- 积分
- 27
- 帖子
- 3
- 主题
- 2
- 阅读权限
- 10
- 注册时间
- 2013-3-5
- 最后登录
- 2013-4-18
|
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; |
附件: 你需要登录才可以下载或查看附件。没有帐号?注册
|