赫斯特指数

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《金融数量分析 》第16章 分形技术———移动平均Hurst指数

《金融数量分析 》第16章 分形技术———移动平均Hurst指数

16.3.3 移动平均Hurst计算
使用上证指数199199至2008108上证综指时间序列数据,计算其给定移动平均 长度的Hurst指数。编写MoveHurst.m函数,其中cyclength为计算周期,用户可根据 需求进行修改。
例如计算120个交易日的Husrt指数,使用的数据为[t-119,t]的价格数据,移 动平均的意思为根据t的向前移动,计算指数的数据为[t-119,t]的价格数据,同时 根据t进行移动。
使用方法如下图所示。
16.3.2 Hurst指数计算
时间序列Hurst指数计算函数语法如下: HurstExponent=HurstCompute(Xtimes) 输入参数: ➢ Xtimes:时间序列数据。 输出参数: ➢ HurstExponent:为二元向量,第一元素为时间序列的Hurst指数, 第二
元素为回归分析常数项。 注:回归模型log((R/S)n)=log1 Hurst指数
基于重标极差(R/S)分析方法基础上的Hurst(赫斯特)指数(H)研究是由英 国水文专家H.E.Hurst(1900—1978)在研究尼罗河水库水流量和贮存能力的关 系时,发现用有偏的随机游走(分形布朗运动)能够更好地描述水库的长期贮存能 力,并在此基础上提出了用重标极差(R/S)分析方法来建立Hurst指数,作为判断 时间序列数据遵从随机游走还是有偏的随机游走过程的指标。
Hurst指数是分形技术在金融量化分析中的典型应用。分形是以非整数维形 式充填空间的形态特征。分形可以说是来自于一种思维上的理论存在。1973年, 曼德勃罗(B.B.Mandelbrot)在法兰西学院讲课时,首次提出了分维和分形几何 的设想。分形(Fractal)一词,是曼德勃罗创造出来的,其原意具有不规则、支 离破碎等意义,分形几何学是一门以非规则几何形态为研究对象的几何学。由 于不规则现象在自然界是普遍存在的,因此分形几何又称为描述大自然的几何 学。分形几何建立以后,很快就引起了许多学科的关注,这是由于它不仅在理 论上,而且在实用上都具有重要价值。

hurst 指数python

hurst 指数python

hurst 指数python摘要:1.Hurst 指数简介2.Python 在Hurst 指数计算中的应用3.Hurst 指数的计算方法4.Python 代码示例5.总结正文:1.Hurst 指数简介Hurst 指数(Hurst Exponent)是一种用来描述时间序列数据长期记忆特性的指标,它是由英国统计学家Hurst 在1951 年提出的。

Hurst 指数可以衡量时间序列数据的长期依赖性,即数据在长时间内的平均变化情况,对于分析和预测时间序列数据具有重要意义。

2.Python 在Hurst 指数计算中的应用Python 作为一种广泛应用于数据分析和科学计算的语言,提供了丰富的库和工具来处理时间序列数据。

在计算Hurst 指数时,常用的库有NumPy、Pandas 和Statsmodels 等。

通过这些库,我们可以轻松地实现Hurst 指数的计算。

3.Hurst 指数的计算方法Hurst 指数的计算方法主要有两种:一种是基于自相关函数的方法,另一种是基于频率分析的方法。

其中,基于自相关函数的方法是最常用的。

该方法通过计算时间序列数据的自相关函数,然后对自相关函数进行积分,得到Hurst 指数。

4.Python 代码示例下面是一个使用Python 计算Hurst 指数的示例代码:```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf# 生成模拟时间序列数据p.random.seed(0)= 1000t = np.arange(n)s = np.sin(0.1 * t) + np.cos(0.2 * t)data = pd.Series(s)# 计算自相关函数acf = acf(data)pacf = pacf(data)# 计算Hurst 指数hurst = np.log(np.sum(acf)) / np.log(n)print("Hurst Index:", hurst)```5.总结本文介绍了Hurst 指数的计算方法和Python 在Hurst 指数计算中的应用。

赫斯特指数

赫斯特指数
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Hurst 指数的计算方法
由原始数据计算 R (T) /S (T) ,T= 2,3,⋯,
R T mX a t,x T mX itn ,T
1 t T
1 t T
STT1tT1ξtξT21/2
然后在 ln(R /S) - lnT 坐标系中用直线拟合观 测点。
该直线斜率即为H 指数的值。
在完全有效的资本市场上,证券价格完全 能够反映信息蕴涵的价值。收益率的波动 不能用过去的收益率来预测。股票的收益 率此时是随机游走,服从布朗运动模型、 正态分布。
21
目前世界上大多数国家股票市场的实践都证 明股票收益率分布具有尖峰肥尾以及存在长 期记忆效应等特征,传统的有效市场理论显 然已经不合时宜。
此时,时间序列有混沌性。过去的增量与未 来的增量是正相关的,序列在下一时刻极有 可能仍将保持原方向不变。因此,一定范围 的记录会持续相当长的时期,从而形成一个 个大的循环。但是这些循环没有固定的周 期,难以依靠过去的数据预测未来的变化。
H = 1:完全预测。此时, 时间序列为一条直
线。未来完全可以用现在进行预测。
学者们在非线性分析思维的启示下,提出了 与有效市场理论相对应的分形市场理论,其 代表人物有Mandelbrot 和Edgar E. Peters 。
22
Mandelbrot(1964) 对资本市场的统计特性进 行了开创性的探索,创立了分形几何学, 提出了分形理论;
Peters( 1994) 在Mandelbrot 的基础上进一步 对资本市场统计特性进行了研究,提出了 分形市场假说( FMH) 。
而东方明珠(600832) 的收益率是Antipersistent 的。这表明它们的收益率趋向于返回过去的 记录,收益率变化的增量发散较慢。

资本市场的hurst指数估计

资本市场的hurst指数估计

叶建萍:资本市场的Hurst 指数估计计,并得出这两种方法偏差. 我们可以通过数值模拟得出多尺度的估计方法得到的H 值更准确偏差更小,在实证部分中我们更倾向用多尺度的方法去估计广义的赫斯特指数. 本文实证部分以及数据处理主要使用R 2.5.0 和Excell 完成.本文可能的新颖之处有以下几点:1. 模拟分数布朗运动的程序.2. 数据选取不同. 从数据的类型来看,以往研究股市长记忆性时,大多以股票综合指数作为研究对象,本文研究的对象是股票市场上的金融板块,另外外汇的交换率的中间值是人民币.3. 方法的改进,本文利用多尺度方法改进了经典的R/S 分析方法,减少了偏差,估计Hurst 指数更加准确.本文一共分五章:第一章是引言部分;第二章模拟分数布朗运动和Hurst 指数的定义以及分数布朗运动与Hurst 指数之间的关系;第三章介绍了经典的R/S 估计和多尺度的广义赫斯特指数估计方法;第四章是本文的重点实证分析,分析了我国股票市场的金融板块和人民币对其他国家的外汇交换率;第五章是结论和展望.2 C H (t, s ) = E [B H (t ), B H (s )] = [|t|2H + |s|2H − |t − s|2H ]广西师范大学硕士学位论文第二章模拟分数布朗运动和 Hurst 指数的定义§2.1 模拟分数布朗运动1. 我们首先给出分数布朗运动的定义. Kolmogorov and Rozanov(1991, [1]) 给出如下概念定义 2.1. 称随机过程 B H (t ) 是分数布朗运动,若其连续且满足 P (B H (0) = 0) = 1,B H (t ) − B H (s )N (0, |t − s|2H ),其中 t,s 为两个不同时间点,H 为 Hurst 指数,且H ∈(0,1).B H (t ) 的分布可以表示为P (B H (t ) ≤ x ) = √1 2πt 2Hx −u 2 e 2t 2H du, 当 H=0.5 即为普通的布朗运动, 分数布朗运动以长期相关和统计自相似为特点,具 有循环和趋势双重特征.布朗运动与分数布朗运动之间的区别为布朗运动的增量是独立的而分数布朗 运动中的增量是不独立的,考虑零时刻过去增量 {B H (0) − B H (−t )} 和未来增量 {B H (t ) − B H (0)} 的相关系数 C(t). 有:C (t ) ==E{[B H (0) − B H (−t )][B H (t ) − B H (0)]}E [B H (t ) − B H (0)]2−E [B H (−t )B H (t )]E [B H (t )]2== − −1 E{[B H (−t )]2 + [B H (t )]2 − [B H (−t ) − B H (t )]2} 2 E [B H (t )]2 1 (−t )2H + t 2H − (−2t )2H 2 t 2H =2H −1 − 1分数布朗运动具有自相似性和长期相依性,应该更能切合实际地反映金融市场的变 化特性. 并且实证研究发现,许多金融市场的 Hurst 参数 H=1/2; H 的不同取值范围对 应相关系数 C(t) 的不同取值,同时也给出了序列的 3 种运动形式:当 H=0.5 时,相 关系数为 0,序列独立;当 0<H <0.5 时,相关系数为负相关;当 0.5<H <1 时,相关 系数为正,序列为正相关. 由此可见,分数布朗运动的参数 H 是度量序列相关性的. 分数布朗运动的自相关函数是:122. 模拟分数布朗运动的步骤:(1) 假设 {X t } ∼ B H (t ), 记 Cov (X ) = V , 利用 chol 分解 V ,令 C = chol (V ) (2) 产生 n 个正态随机变量 Z = (Z 1, · · · , Z n ) ∼ N n (0, I ) (3) 令 Y=C*Z ,则 Y 就是分数布朗运动,Y=X.5 −20 −15 −10 −5y100 20 40 60 80 100 120 140y0 −80 −60 −40 −20y20 2 r−3 −2 −10 1 3叶建萍:资本市场的 Hurst 指数估计持久性时间序列,其定义为 0.5<H <1 的,因为它们也可以用分数布朗运动来描 述.Hurst 指数描述了两个相邻事件发生的可能性,如果 H=0.7,那么基本上可以说, 要是上一个移动是正的,下一个移动也是正的概率更高,这不是一种真正的概率: 它仅仅是” 偏倚” 的一个度量. 下面给定 H=0.50,0.72 和 0.90 的模拟序列,随着 H 越 来越接近 1,序列变得噪声越来越小,具有相同符号的观测值越来越多。

基于Hurst指数的量化投资策略研究

基于Hurst指数的量化投资策略研究

基于Hurst指数的量化投资策略研究作者:***来源:《现代信息科技》2023年第22期收稿日期:2023-04-18基金项目:湛江市非资助科技攻关计划项目(2021B01494)DOI:10.19850/ki.2096-4706.2023.22.018摘要:自尤金·法玛1970年提出有效市场假说后,部分学者认为股票市场具有长期记忆性,不符合该假说,用分形理论来刻画股票价格运动更为合理。

首先应用配分函数法(Partition Function, PF),通过沪深300股指数据验证了A股市场的分形特征,然后选取了Hurst指数这一指标来衡量股票价格变动的长期记忆性,构建量化交易策略池,并通过均线策略进行择时,最后通过夏普比率最大化完成投资组合优化,发现该投资策略能获得明显高于被动投资沪深300指数的投资收益,说明基于Hurst指数构建量化交易策略具有一定的实用性。

关键词:Hurst指数;分形市场;均线策略;投资组合优化;量化交易中图分类号:TP39;F832.48 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2023)22-0083-06Research on Quantitative Investment Strategies Based on Hurst IndexLI Minghui(Zhanjiang Preschool Education College, Zhanjiang 524084, China)Abstract: Since Eugene Fama proposed the Efficient Market Hypothesis in 1970, some scholars believe that the stock market has long-term memory and does not conform to this hypothesis. It is more reasonable to use fractal theory to describe stock price movements. Firstly, the Partition Function (PF) method is applied to validate the fractal characteristics of the A-share market through the Shanghai and Shenzhen 300 stock index data. Then, the Hurst index is selected as an indicator to measure the long-term memory of stock price changes, and a quantitative trading strategy pool is constructed. The time is selected through the moving average strategy. Finally, the investment portfolio is optimized by maximizing the Sharpe ratio, it is found that this investment strategy can achieve significantly higher investment returns than passive investment in the Shanghai and Shenzhen 300 Index, indicating the practicality of constructing a quantitative trading strategy based on the Hurst Index.Keywords: Hurst index; fractal market; moving average strategy; portfolio optimization; quantitative trading0 引言金融市场中的股票价格特征研究一直是学术界和业界的重点关注对象。

基于网络流量的赫斯特指数分析

基于网络流量的赫斯特指数分析
其 进行 了总结 。
分l 应为 一 I 。在上式 中, H一12则 F M 就 若 /, B
J O 成 为普 通 的布 朗运 动 了 ( B /() 即 £ 一B() t ,∈R) 。
2 理 论研 究 方 法
1 )分 数 布 朗 运 动 (rcin lB o i — fat a rwna mo o n t n F M) Ma dlrt于 16 i ,B 是 o n ebo 98年 提 出 的一 种
量 。在 对上式 两边 取对数 后 , 在均 方误 差 最小 意 义
个 连续 值 , 对数 并进行 一 次差 分后 的数据 划分 为 取 长度 为 H 的相邻 子 区间 A , A *H=n 即 。
每 个子 区间的均值 为
X ( 1 一 L +… + ) H z / () 1
下 进 行 线 性 拟 合 得 到 以 为 自变 量 , lgV t 以 o a
5 。 -s — ( + It s — B sl ) 1一( ) ]B s H/ H ) ( ) d ( - H )
J 0 。
其 中, 数 H 满足 0 参 <H< I上式 中 , <O则 积 , 若 ,
} o r
的模 型 , 别用 两 种 方 法 计 算 其 Hus 指 数 , 对 分 rt 并
布朗运动指 的是无相关 性 的随机游走 , 布朗 分数 运动是布朗运 动的推广 。赫斯特 指数是 分形 中的重 要标度指标 , 它衡量了一个 时间序列的统计相关 I 生。 接下 来 我 们 将 图 l中生 成 的 序 列 , 其 R/ 求 S

为观察值 的个数 H 。 Ⅲ 其 中赫斯特指数有 三种形式 :1 , 为赫斯特指数明 + c为 常数 , )如果 H=0 5表 ., 时间序列可以用 随机游走来 描述 ; )如果 05 2 .<H≤ 1表明黑 噪声 ( , 持续性) 即暗示 长期记忆 的时间序列 。 3 )如果 0 GH<05表 明粉红噪声 ( ., 反持久性 ) 均值 回

hurst指数2篇

hurst指数2篇

hurst指数第一篇:Hurst指数简介及应用领域Hurst指数是一种用于衡量时间序列数据的长期记忆性的统计量,其应用广泛于金融分析、水文学、信号处理等领域。

本文将对Hurst指数进行详细介绍,并探讨其应用领域。

Hurst指数最初是由数学家H.E. Hurst于1951年提出的,其用于衡量时间序列数据的波动性和相关性。

时间序列数据是指一组按时间顺序排列的观测值,例如股票价格、气温记录等。

Hurst指数的取值范围在0到1之间,其中0表示完全反序列相关,1表示完全正序列相关,0.5表示完全随机。

Hurst 指数越接近于0.5,说明时间序列数据的波动性越接近于随机,没有长期记忆性;而越接近于0或1,说明时间序列数据存在较强的趋势性,即具有长期记忆性。

Hurst指数的计算需要借助于重叠子序列的均值计算,具体步骤如下:首先,将时间序列数据分解成不同长度的子序列;然后,计算每个子序列的均值;最后,计算不同子序列长度下的均值之比。

根据计算得到的比值,可得到Hurst指数。

在金融分析中,Hurst指数常被用于衡量股票价格的长期记忆性和预测性。

通过计算Hurst指数,可以评估股票价格的波动性,进而辅助投资者进行风险管理和决策制定。

例如,当股票价格的Hurst指数较高时,说明价格具有较强的趋势性,投资者可以选择更长期的持有策略,以获得更大的收益。

此外,Hurst指数在水文学领域也得到了广泛的应用。

水文学研究常关注各种水文变量的波动性,例如降水量、水位等。

通过计算Hurst指数,可以评估水文变量的长期趋势,进而为水资源管理、洪水预测等提供科学依据。

除金融分析和水文学外,Hurst指数在信号处理、网络分析等领域也有着重要的应用价值。

例如,对于信号处理,Hurst指数可以用于评估信号的分形特性和自相似性,从而指导滤波、数据压缩等算法的设计与优化。

综上所述,Hurst指数是一种用于衡量时间序列数据长期记忆性的统计量,在金融分析、水文学、信号处理等领域有广泛的应用。

hurst指数分析

hurst指数分析

从图 2 看出:大约在 97 年之前 (图上是 93 年左 右, 因为我们的滑动窗口选择是 1008, 就是 4 年, 其余 的依次类推) hurst 指数呈下降的趋势,从 0.58 降到 0.45。从 97 年到 2006 年左右,上证综指的 hurst 指数 0.5 左右浮动, 没有大幅度长时间的变化, 但是从 2006 年到 2008 年 12 月, hurst 指数一路走高。 我们用分段的 线性回归估计每个阶段的趋势, a2t+b2,t1<t<t2 a= a3t+b3,t>t2 其中 t1 大约是 1993 年 2 月, 实际的年份大约就是 1997 年 2 月左右。 2 大约是 2002 年 10 月, t 实际的年份 大约就是 2006 年 10 月。分段回归的拟合线见图 2 中 的虚线。 从图 3 我们看出, 上证综指和深证成指的 hurst 指 数的变化是不同的。 1991- 1997 之间, 在 上证综指和深 证成指的 hurst 指数的变化趋势大致相同, 但是深证成 指的 hurst 指数的波动更加强烈, 说明上证市场在这个 阶段比深证市场更加有效,可能是因为深证市场刚刚 建立, 各项制度不够完善所导致的。 在 1997 年到 2006 年之间, 沪深两市的 hurst 指数 特别是沪市表 整体上来说是变小了, 0.5 附近波动, 在 沪、 现比较有效, 可能是因为 1996 年 12 月 16 日, 深证 券交易所上市的股票交易,实行涨跌幅不超过前日收 市价 10%的限制。但是从 1997 年到 2000 年 11 月左
X 注: 轴上的日期值代表了估计该 hurst 指数时的样本的开始值对 应的日期。因此, 对于一个 Apr- 91 的 hurst 指数是被估计样本的区间是 Apr- 91 到 Apr- 95,其余的依次向前类推。 对于窗 1008 天每步 10 天的意 思就是: 我们用最先的 1008 个观测值, DFA 方法计算 hurst 指数, 用 然 加入下 10 个观察值, 然后重 后向前滚动样本, 去掉最初的 10 个观察值, 新估计 hurst 指数, 重复这个过程直到序列的结尾。

衡量数据流趋势的重要指数——Hurst指数

衡量数据流趋势的重要指数——Hurst指数

衡量数据流趋势的重要指数——Hurst指数在科技文献搜索引擎中输入赫斯特指数(Hurst exponent),就会检索到大量的研究文章。

我随便以下列出部分论文的题目,或许你就会对这个指数的应用领域会有一个大概的了解。

(1)Using the Hurst’s exponent as a monitor and predictor of BWR reactor inst 用赫斯特指数来检测和预测BWR反应器的不稳定性),该论文发表于Annals of nuclear energy (2)Time-dependent Hurst exponent in financial time series(金融时间序列中的时特指数),发表于Physica A统计力学及其应用分刊;(3)Can one make any crash prediction in finance using the local Hurst exponen 局部赫斯特指数概念能否预测金融灾难?),该文发表的期刊同上;(4)Determining the Hurst exponent of fractal time series and its application rdiographic analysis(确定分形时间序列的赫斯特指数以及对心电图数据分析的应用);该文发医学的计算杂志;等等可以这么说,只要涉及到数据流(时间序列)的地方,就会出现赫斯特指数。

那么赫斯特指么东西呢?H.E.HURST( 1900—1978)是英国水文学家。

他在研究尼罗河水库水流量和贮存能力的关系偏的随机游走(分形布朗运动)能够更好地描述水库的长期存贮能力,并在此基础上提出了用重标极方法来建立赫斯特指数(H)。

用这个指数可以作为判断时间序列数据是遵从布朗运动还是有偏的布朗洪水过程是时间系列曲线,具有正的长时间相关效应。

即干旱愈久,就可能出现持续的干旱后仍然会有较大洪水。

运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨

运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨

运用Hurst指数法对上证指数自相关性探讨自2007年7月份以来,我国股票市场波动性强,上证综指呈大起大落之势,这一现现象的背后,是否存在股票市场的自相关性因素。

运用Hurst指数分析法,分析我国2002年7月22日至2008年9月25日上海证券交易所综合指数价格的日收益率变动情况,论证我国股票市场是一个非线性正反馈系统。

所做的实证研究表明,上海的Hurst指数为056741,收益序列之间存在一定的关联性,市场不是随机行走状态,具有长期持续性的特征。

标签:赫斯特指数;股票市场;自相关性0 前言我国证券市场经过近20年的发展,达到了一定规模,成为我国金融体系的重要组成部分,取得了令人瞩目的成绩,但与西方成熟股市相比,在经济基础、市场结构、市场规模及交易机制等方面都存在较大差距。

自2007年7月份至今我国的股票市场出现了较大空间的波动,上证综合指数从6036.28在不到一年间降到1986.64的低点,一时间市场纷纷认为新一轮熊市的到来。

本文从股票市场内有混沌性出发,运用分形理论中重要的分析方法——重标极差分析法,探讨股票市场的自相关性,探讨股票市场自身的因素对股价走向的影响。

目前国内外学者对股市市场的有效性方面的问题有诸多的探讨,其中Eldridge(1991)、Philipatos(1993)、Peters(1996)、叶中行(2001)、张维(2001)、张永安(2003)、孔德龙(2003)学者等对股票、汇率等金融市场时间序列数据进行了实证分析。

表明了资本市场的混沌和分形性。

即金融时间序列数据一般遵循有偏的随机游走过程。

国内学者对股票市场的研究以上海证券指数为对象,计算结果表明H大体在0.7左右,说明上证指数是黑噪声,具有长期记忆。

而对于这现阶段,由于次贷危机的冲击,我国的股票价格变动空间极大,本文用是运用Hurst指数法,重新对上海证券市场综合指数进行审视,以观察在金融市场激烈波动的情况下,股票市场的发展情况。

赫斯特指数计算

赫斯特指数计算

赫斯特指数计算赫斯特指数(Herfindahl Index),又称赫斯特-奥林达指数(Herfindahl-Hirschman Index,简称HHI),是衡量一个行业市场集中度的常用指标。

它通过计算市场上各个参与者的市场份额的平方和来衡量市场的竞争程度。

赫斯特指数的数值范围在0到1之间,数值越高表示市场集中度越高,竞争程度越低。

赫斯特指数的计算公式如下:HHI = (s1^2 + s2^2 + ... + sn^2)其中,s1、s2、...、sn分别表示参与者的市场份额。

赫斯特指数的应用非常广泛,特别是在反垄断政策和市场监管中扮演着重要的角色。

通过计算赫斯特指数可以判断市场是否存在垄断行为,进而采取相应的监管措施。

赫斯特指数的数值解释如下:- 当赫斯特指数为0时,表示市场完全竞争,不存在市场集中度。

- 当赫斯特指数接近1时,表示市场高度集中,存在垄断或寡头垄断的情况。

- 当赫斯特指数大于1时,表示市场集中度较低,存在一些大型企业,但整体竞争程度仍然较高。

赫斯特指数的计算可以通过市场份额数据来进行。

例如,某个市场有4个参与者,他们的市场份额分别为30%、20%、25%和25%。

那么赫斯特指数的计算如下:HHI = (0.3^2 + 0.2^2 + 0.25^2 + 0.25^2) = 0.175赫斯特指数的数值可以帮助政府、监管机构和企业判断市场的竞争程度,从而制定相应的政策和策略。

当赫斯特指数较高时,可能意味着市场存在垄断行为,需要采取措施来促进竞争,保护消费者利益。

而当赫斯特指数较低时,市场竞争程度较高,政府和企业可以采取一些措施来进一步推动市场发展,提高效率。

然而,赫斯特指数也存在一些局限性。

首先,它只能反映市场参与者的市场份额,而不能全面反映市场竞争的各个方面。

其次,赫斯特指数无法考虑到市场参与者的行为和策略,以及市场的动态变化。

因此,在使用赫斯特指数进行市场分析时,需要综合考虑其他因素,如市场结构、市场规模、市场需求等。

hurst 指数python

hurst 指数python

Hurst指数Python一、什么是Hurst指数Hurst指数是一种用于衡量时间序列的长期记忆性质的统计量。

它由英国水文学家Harold Edwin Hurst于1951年提出,用于研究尼罗河的洪水周期性。

Hurst指数可以用于分析金融市场、天气模式、网络流量等领域的时间序列数据。

二、Hurst指数的计算方法Hurst指数的计算方法主要基于重复数列的自相关性。

下面是Hurst指数的计算步骤:1.将时间序列数据分割为不同的子序列,每个子序列的长度为n。

2.对每个子序列进行累加运算,得到累加序列。

3.对累加序列进行分割,每个分割段的长度为m。

4.计算每个分割段的标准差。

5.计算不同长度的分割段标准差与序列长度的对数之间的关系。

6.根据线性回归的方法,拟合出标准差与序列长度的对数之间的关系。

7.Hurst指数即为拟合出的线性回归方程的斜率。

三、使用Python计算Hurst指数的方法使用Python计算Hurst指数的方法有多种,下面介绍其中一种常用的方法。

1. 导入必要的库在计算Hurst指数之前,我们需要导入一些必要的库,例如numpy、pandas和statsmodels等。

import numpy as npimport pandas as pdfrom statsmodels.tsa.stattools import adfullerfrom statsmodels.tsa.stattools import acffrom statsmodels.tsa.stattools import pacffrom statsmodels.tsa.stattools import ccffrom statsmodels.tsa.stattools import cacffrom statsmodels.tsa.stattools import ccovffrom statsmodels.tsa.stattools import ccfacovffrom statsmodels.tsa.stattools import acovf2. 准备时间序列数据在计算Hurst指数之前,我们需要准备一组时间序列数据。

Hurst指数模型

Hurst指数模型

Hurst指数模型Hurst指数模型(2010-06-26 )HURST指数简介:H.E.HURST(赫斯特)是英国水文学家。

以他命名的HURST 指数,被广泛用于资本市场的混沌分形分析。

一个具有赫斯特统计特性的系统,不需要通常概率统计学的独立随机事件假设。

它反映的是一长串相互联系事件的结果。

今天发生的事将影响未来,过去的事也会影响现在。

这正是我们分析资本市场所需要的理论和方法。

传统的概率统计学,对此是难办到的。

HURST指数(H)有三个不同类型:1、H=0.5,标志着所研究的序列是一个随机序列,即过去的增量与未来的增量不相关。

这是通常概率统计学的研究对象;2、0.5&lt;H&lt;1.0,标志着所研究的序列是一个持久性序列,即过去的增量与未来的增量正相关。

序列有长程相关性;3、0&lt;H&lt;0.5,标志着所研究的序列是一个反持久性序列,即过去的增量与未来的增量负相关,序列有突变跳跃逆转性。

根据赫斯特的研究,自然界的很多自然现象,H大于0.5。

埃德加.E.彼得斯的两本专著,对国外资本市场进行了系统分析,证实了许多市场指数的H也大于0.5;近几年国内发表了一些论文,同样验证了沪深市场指数的H也大于0.5。

这种市场特征,被称为是有偏随机游动市场,也即市场具有混沌分形特征。

Hurst 指数通过比较复杂的计算提取股票指数收益序列的分形特征,来描述市场对趋势的记忆能力高低。

而市场牛熊转换的时期对应到对前期趋势记忆力的消退期,通过对趋势记忆力的变化可以来判断市场是否面临大趋势的转换。

实证结果显示:行业Hurst 指数行为类似于大盘Hurst 指数行为:当Hurst 接近于阀值时,指数处于随机游走状态,收益率曲线呈正态分布;当Hurst 大于阀值时,指数具有长期记忆性,之前的趋势会持续;当Hurst 小于阀值时,指数具有反记忆性,之前的趋势可能会改变。

避险:同一时间,各行业Hurst 指数最低者走势模糊,处于弱势;Hurst指数最高者走势持续,前期下跌将继续处于弱势;Hurst 指数向上或者向下突变者走势将翻转,前期上涨将转为下跌。

时序序列的赫斯特指数

时序序列的赫斯特指数

时序序列的赫斯特指数
赫斯特指数(Hurst exponent),即H指数,也叫霍斯特指数,是用来衡量一个时间序列的短期相关和长期相关的概念,对于分析时间序列的性质有重要的作用。

它表示了一段时间序列是“长相”还是“短相”,预测它的未来发展是“爆发”还是“持续”的可能性。

数值的大小可以描述一个系统演变所处的临界状态。

H值为0.5时,表示序列是随机、不可预测的。

H值大于0.5,表示该时间序列具有较强的长期相关性,其影响力比较大。

H值小于0.5,表示短期相关性较弱,系统易受短期内的随机冲击,其发展趋势不易预计。

从时间序列角度分析行情,可以分析H值变化的特征,来判断形成的行情发展趋势——是一个震荡、渐变还是突变市场,以及前期的持续度是多少。

计算Hurst指数的公式:RS= standard deviation ofr[j]=sum [ (x[i+j] -
x[i])^2 ]^0.5/ N
准确的计算Hurst指数,需要经过复杂的数学运算,分为R/S方法、连加指数平滑(MACD)、能量谱密度模型等。

赫斯特指数H值在地震预测中的应用

赫斯特指数H值在地震预测中的应用

几何 的范 畴 。它在复 杂现 象面前 所表 现 出的生命 力正 是其 得 以被 迅速 应用 于许 多领域 的重 要
原 因 。地 质 学 是 自然 科 学 的 一 个 重 要 组 成 部 分 , 分形 理论在 其 中的作 用正逐 步 明显化 。
研究 非线 性和可 预 报 性 问题 已经 成 为地 球 科 学 的 活跃 领 域 , 许多文献资料 ( 刘长海等, 1 9 9 5 ; 李 强等 , 2 0 0 2 ) 探讨 了 H 值在 地震 预报 中的运 用 , 有 的称其 为 R S H 分析 方法 。本人 根据
( 4)
R( ) 一 max X( £, r )一 m i n X ( , r )
其 标 准差序 列 为
s ( r ) 一 1 ∑( ( ) 一 ( ) ) z ]
极 差 与标 准差 的 比值 即 R( £ ) / S ( t ) ( 用 R/ S表示 ) , 具 有 以下统 计关 系
这一个 复杂 系统 的一个 普通 性特 征 。因此 , 可 以用 分维 数 来表 示 这 种 复杂 现象 中的 规律 性 。 ”
( 陈颐 等 , 1 9 8 9 ) 。 分形 ( f r a c t a 1 ) 这 一概 念揭示 了一 大类 自然界 中所形 成 的无 规则 形 体 的 内在规 律性 —— 标 度不 变性 , 这些 形体包 括物 理系 统 的混 沌 、 湍流 等 , 以及 由非 线性 动 力 学所 控 制 的 山脉 、 云彩 ,
0 引 言
自然 界 中很多 复杂 现象难 以用传 统 的理论 解 释 , 非线 性 方 法可 以解决 自然 界 中复 杂 的非 线性 的问题 。复杂 现象 具有 自相似 的组 织 结 构—— 分形 。分形 几 何用 来 描 述这 样 的体 系 , 当 扩 大观察 范 围时 , 增 加 的细节是 重 复 出现 的 : 这 些新 的在更 大 尺度上 重复 出现 的结构 与在 小范 围内观察 到 的结构 相似 。地震 发生 的规 律很难 确定 , 具有 一定 的非 线性特 点 。研 究发 现 : 地震 活动在许 多方 面表 现 出这种 自相似 性 , 也 就是 说它 是分形 的 , 不 仅表 现在 能量 分形 、 时间分 形 、 空间分 形 , 地 震学 中 的不少经 验公 式也显 示 了地震 的分形 结构 。“ 分 形结 构 的存 在是 地震 孕育

hurst指数

hurst指数

hurst指数Hurst指数,又称为赫斯特指数或赫斯特维特指数,是一种用于分析时间序列数据的统计指标。

它最早由机械工程师Harold Edwin Hurst于1951年引入,并用于研究尼罗河洪水的周期性。

Hurst指数可以帮助我们理解时间序列数据的长期趋势,以及预测未来趋势的稳定性。

Hurst指数的计算方式相对简单,但背后的概念是复杂的。

假设我们有一个长度为N的时间序列数据,可以把它分成不同长度的子序列:长度为N/2的子序列、长度为N/4的子序列等。

对于每个子序列,计算它的标准差(Std)和平均值(Mean);然后计算每个子序列的标准差与平均值之比(R/S ratio);最后,计算所有子序列的平均R/S ratio。

Hurst指数的计算公式如下:H = log(R/S) / log(n)其中,H为Hurst指数,R是子序列的范围(最大值与最小值之差),S是子序列的标准差,n是子序列的长度。

Hurst指数的取值范围在0到1之间。

当H=0.5时,表示时间序列数据是随机的;当H<0.5时,表示时间序列数据具有反持久性,即未来的趋势可能与过去的趋势相反;当H>0.5时,表示时间序列数据具有持久性,即未来的趋势可能与过去的趋势相同。

Hurst指数的应用非常广泛。

在金融领域,它可以用于分析股票价格、汇率、利率等时间序列数据,帮助投资者预测未来的趋势和波动性。

在气象领域,利用Hurst指数可以分析气温、降雨量等时间序列数据,从而预测未来的天气变化。

在工程领域,Hurst指数可以用于分析水流、电力负荷等时间序列数据,帮助优化工程设计和管理。

然而,Hurst指数也有一些局限性。

首先,它对数据长度和采样间隔要求较高,需要足够长的时间序列数据和均匀的采样。

其次,Hurst指数只能用于分析绝对时间序列数据,不能用于分析相对时间序列数据。

此外,Hurst指数的计算复杂度较高,需要进行多次计算。

为了克服这些限制,有学者提出了一些改进的方法,如R/S分析法、Detrended Fluctuation Analysis(DFA)等。

Hurst指数

Hurst指数

R/S分析法R/S分析法,也称重标极差分析法(Rescaled Range Analysis),是水文学家Hurst在大量实证研究的基础上提出的一种方法,后经过Mandelbrot(1972,1975),Mandelbrot、Wallis(1969),Lo(1991)等多人的努力逐步得以完善。

Hurst是一位水文工作者,长期研究水库的控制问题。

在实际的工作中,他发现大多数的自然现象(如水库的来水、温度、降雨、太阳黑子等)都遵循一种"有偏随机游动",即一个趋势加上噪声。

Hurst在20世纪40年代对这种有偏随机游动进行了全面的研究,他引入了一个新的统计量:Hurst指数用以度量趋势的强度和噪声的水平随时间的变化情况,使用的分析方法就是R/S分析法。

Hurst 指数对于所有的时间序列都有着广泛的用途,因为它是特别强健的,它对被研究的系统所要求的假定很少。

该分析方法的基本思想来自于Mandelbrot提出的分数布朗运动和TH法则。

R/S分析法能将一个随机序列与一个非随机序列区分开来,而且通过R/S分析还能进行非线性系统长期记忆过程的探寻。

R/S分析法(R/S analysis method)R/S分析法通常用来分析时间序列的分形特征和长期记忆过程,最初由英国水文学家赫斯特(Hurst,1951年)在研究尼罗河水坝工程时提出的方法。

后来,它被用在各种时间序列的分析之中。

曼德尔布罗特(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,彼得斯(Peters)把这种方法作为其分形市场假说最重要的研究工具进行了详细的讨论和发展,并做了很多实证研究。

R/S分析方法的基本内容是:对于一个时间序列{x t},把它分为A个长度为N的等长子区间,对于每一个子区间,设:(1)其中,M n为第n个区间x u的平均值,X t,n为第n个区间的累计离差。

令:R = max(X t,n) −min(X t,n) (2)若以S表示x u序列的标准差,则可定义重标极差R/S,它随时间而增加。

计算栅格影像hurst指数

计算栅格影像hurst指数

计算栅格影像hurst指数全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:随着科技的不断进步,遥感技术在各个领域的应用也越来越广泛。

栅格影像是遥感数据中常见的一种形式,它由像元组成的栅格网格构成,每个像元都代表了一个特定位置的信息。

在处理栅格影像时,人们常常需要对其进行分析和处理,以获取更多有用的信息。

而计算栅格影像的Hurst指数就是一种常用和重要的分析方法之一。

Hurst指数是一种用来描述时间序列或随机过程长期记忆性的指标。

在栅格影像中,Hurst指数可以衡量图像的自相似性,即图像中的局部结构是否具有和整体相似的特征。

通过计算Hurst指数,人们可以了解图像的纹理特征、空间分布规律等信息,从而更好地进行遥感影像的处理和分析。

计算栅格影像的Hurst指数通常需要经过一系列的步骤,下面我们就来详细介绍一下:我们需要选择一幅需要进行分析的栅格影像。

这幅影像可以是来自卫星遥感、航空摄影等不同来源的数据,关键是要确保影像的质量和清晰度,以便后续的分析工作。

对选择的栅格影像进行预处理。

这一步通常包括影像的投影变换、辐射校正、大气校正等处理,以确保影像数据的准确性和可靠性。

接下来,我们需要对栅格影像进行分块处理。

将影像划分为多个小块,每个小块大小可以根据具体情况而定,一般选择50*50或100*100的像元块。

这样可以更好地保留影像的空间信息,同时减少计算量。

然后,对每个小块进行局部Hurst指数的计算。

Hurst指数的计算通常采用基于累积均值差方法或小波变换方法。

累积均值差方法是一种简单但有效的方法,通过对每个小块的像元值进行计算,得出该小块的Hurst指数。

将得到的局部Hurst指数进行整体分析和综合。

可以绘制出影像的Hurst指数分布图,进一步研究影像的空间结构和纹理特征。

根据Hurst指数的不同,可以对影像进行分类、分割或其他处理,以满足具体的应用需求。

计算栅格影像的Hurst指数是一项复杂但重要的工作。

通过对影像中的自相似性进行分析,可以更深入地了解影像的特征和规律,为进一步的遥感应用和研究提供有力支持。

人民币汇率的均值回复检验及Hurst指数计算

人民币汇率的均值回复检验及Hurst指数计算

甄宗政 兰州大学数学与统计学院摘要:布雷顿森林体系的瓦解使得全球货币汇率进入浮动汇率阶段,货币汇率不再是固定不变的,而是有市场因素决定,汇率风险逐渐进入人们的视线。

而外汇期权作为应对汇率波动风险的一种金融衍生工具,被很多企业和公司所认知。

但是人民币汇率期权发展时间较晚,国内外对此研究并不是很完善,本文考虑到人民币汇率形成机制中的均值回复情况,利用回归分析法进行均值回复检验,并在此基础上借鉴已有文章利用R语言编程计算出人民币对美元汇率的Hurst指数。

以期能够为人民币外汇期权的定价提供一些借鉴意义。

关键词:均值回复检验;Hurst指数;人民币汇率;R语言中图分类号:F832.6 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)001-000274-02一、研究背景及意义随着世界经济的快速发展,金融市场也在不断创新。

20世纪70年代布雷顿森林体系瓦解之后,人们渐渐注意到汇率风险的重要性。

尤其是在全球化不断加深的今天,跨国公司和跨国交易已经成为世界经济体中日益普遍的存在。

为了规避汇率风险,外汇期权便应运而生,为进行两种货币交易的经济主体提供了一种良好的规避汇率风险的工具。

中国作为当今世界第三大经济体,经济的持续高速发展和境外投资的加速使得人民币对其他货币的交易日益频繁,尤其是近期人民币纳入一篮子货币之后,极大的促进人民币金融衍生产品的快速发展。

人民币外汇期权具有规避人民币汇率波动风险和完善人民币汇率形成机制的重要作用。

[1]而要想对人民币外汇期权正确定价,就必须要充分的认识人民币汇率的波动情况。

本文在前人研究的基础上,结合人民币自身特点,对基于分数布朗运动的人民币汇率进行均值回复检验,并利用R语言编程计算出模型中的Hurst指数。

二、基于分数布朗运动的人民币外汇期权定价模型[2][3][4]1.基本假设(1)两个国家货币汇率波动服从分数布朗运动μ表示对数外汇价格的期望率(2) r d、r f分别表示国内和国外的无风险利率,且为已知常数;(3) σ为波动率,是常数(4)不存在交易费用和税收(5)市场是中性的,不存在套利机会。

赫斯特指数

赫斯特指数

波兰股票交易市场崩溃中金融时间序列的局部赫斯特指数摘要我们调查了金融时间序列的部分性质,基于欧洲最大的金融市场有关的华沙证券交易所指数整个发展历史(1991—2007)。

计算华沙证券交易所指数的时间序列中的所谓的时间赫斯特指数loc H ,我们发现的华沙证券交易所指数时间序列的部分性质和金融市场出现的崩盘之间的关系。

我们依据loc H 值的变化制定必要条件,如果预期将会破裂或彭攀loc H 的变化是被满足的。

因此,我们表明股票交易市场中买入或卖出信号可以转换成loc H 演化模式。

我们发现loc H 的率和崩盘后的总校正华沙证券交易所指数增加。

当前金融市场的情形一直在讨论,特别是2007年9月的美联储的干预。

这模型和机制可以预测在一段长的或短的期间内金融市场的变化,在金融工程和经济物理学中是一个很大的挑战。

在后一种情况下,可以相信这种方法是依靠类比金融市场中的复杂动力系统是富有成效的【1-8】。

特别的,复杂系统的尺度不变性是,用来揭示这些系统中未达到相变点前的对数周期振荡特性。

能够在主要市场指数或股价中发现对数周期振荡先于崩溃或破裂点,长期增长趋势的局面将会被打破,并开始发生扭转【参考【1,2,9-13】】。

已经可以在文献中预测到崩溃的数目c t ,其中很多已经在真实崩溃中得到很好的验证。

然而,人们必须记住任何金融系统应该是一个开放系统,而假设下的无规模的行为和定量描述只有在封闭统计系统中才是绝对真实。

因此人们认识到采用封闭系统的设想是对数据点的数量(信息)是非常敏感的,这是考虑对对数周期振荡参数符合。

结果是这些模型的预测能力可以被限定起来。

几年前,依据时间序列的局部性质提出了另外两种方法。

用局部赫斯特指数loc H 或建在指数或股价的时间序列的局部分形维数loc D 。

这些数量之间的关系式是:loc loc H D -=2 【1】在参考文献【15】结果表明,局部赫斯特指数计算道琼斯(DJIA )指数,在没有任何美国股票市场崩溃的记录之前形成一个特别的模式。

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标准差 S(T) 定义为:
ST
1 T
T
1/ 2
ξ
t
ξT
2
t 1
则存在如下关系式:
RT /ST cT H
其中 H 称为Hurst指数,R/S 称为重标极差。 对于标准的布朗运动, 其Hurst 指数为0.5。 Hurst 指数H 不为0.5, 称之为分形布朗运动。
Hurst 指数的表现特性
H = 0. 5:标准布朗运动,表现马氏链特性。
H ∈ (0. 5, 1) : 持久性(Persistence) 分形布朗 运动。
此时,时间序列有混沌性。过去的增量与未 来的增量是正相关的,序列在下一时刻极有 可能仍将保持原方向不变。因此,一定范围 的记录会持续相当长的时期,从而形成一个 个大的循环。但是这些循环没有固定的周 期,难以依靠过去的数据预测未来的变化。
Hurst 指数小于0. 5 时,收益率无规则地返 回原来的历史数据点。
这一方面表明收益率的增量变化缓慢,另 一方面表明市场上不存在人为的、有规律 的操作。
当Hurst 指数远大于0. 5 时,收益率有成群 现象。
这一方面表明收益率的增量会持续较长的 时间,另一方面也暗示着市场中有成批 的、有规律的操作,也就是可能有人在建 仓或出仓。
上证综合指数,其样本股是全部上市股票, 包括A股和B股,从总体上反映了上海证券 交易所上市股票价格的变动情况,自1991年 7月15日起正式发布。
报告期指数=(报告期采样股的市价总值/基 日采样股的市价总值)×100
市价总值=∑(市价×发行股数) 基日定为1990年12月19日。基日指数定为100
H = 1:完全预测。此时, 时间序列为一条直
线。未来完全可以用现在进行预测。
Hurst 指数的计算方法
由原始数据计算 R (T) /S (T) ,T= 2,3,⋯,
RT max X t,T min X t,T
1t T
1t T
ST
1 T
T
ξ
t
ξT
2
1/
2
t 1
然后在 ln(R /S) - lnT 坐标系中用直线拟合观 测点。
在完全有效的资本市场上,证券价格完全 能够反映信息蕴涵的价值。收益率的波动 不能用过去的收益率来预测。股票的收益 率此时是随机游走,服从布朗运动模型、 正态分布。
目前世界上大多数国家股票市场的实践都证 明股票收益率分布具有尖峰肥尾以及存在长 期记忆效应等特征,传统的有效市场理论显 然已经不合时宜。
点。
中国石油2007年11月05日回归A股市场,高开低 走,最终收盘价43.96报收,涨幅达163.23%。
中国石油A股总股本161,922,077,818股,石油的 A股总市值已经达到了71180.94亿元,成为A股 第一值第一公司。
而东方明珠(600832) 的收益率是Antipersistent 的。这表明它们的收益率趋向于返回过去的 记录,收益率变化的增量发散较慢。
考虑到R/S 方法本身得到的Hurst 指数相对偏 大,中山火炬(600872) 在多个数据点上比较接 近于布朗运动。
武钢股份在6月23号的股价为 5.87,于8月21 号达到 8.13;
学者们在非线性分析思维的启示下,提出了 与有效市场理论相对应的分形市场理论,其 代表人物有Mandelbrot 和Edgar E. Peters 。
Mandelbrot(1964) 对资本市场的统计特性进 行了开创性的探索,创立了分形几何学, 提出了分形理论;
Peters( 1994) 在Mandelbrot 的基础上进一步 对资本市场统计特性进行了研究,提出了 分形市场假说( FMH) 。
该假说认为股票价格的变化具有记忆以往历 史的特征,是一种“有偏的随机游走”;
这个过程高度依赖于初始时的条件,即今天 所发生的一切将一直影响将来,不管以什么 时间进行标度,这种长期记忆都存在。
它强调信息和投资起点对投资者行为的影响, 并认为所有稳定的市场都存在分形结构。
考察沪市上市的 4 种股票和沪市指数;
Hurst 指数和R/S 方法
设有一组时间序列
1, 2, ,
对于任意一整数T ∈{1,2, …}定义均值序列:
1 T ξt
T T t 1
累积离差:
t
X t,T ξu ξT , t 1,2, ,T u 1
极差:
RT max X t,T min X t,T
1t T
1t T
分形时间序列的重标 极差分析
重标级差分析法 (Rescaled Range Analysis) 简称为R /S 分析法,是水文专家 Hurst 在大量 实证研究的基础上于1951年提出一种时间序 列分析法。
Hurst 在20 世纪40 年代全面地研究了有偏随 机游走, 发现许多自然界现象的统计能很好 地由有偏的随机游走(分形时间序列)来刻划。
记股票的交易价格为 Si,则复利收益率
Xi
ln
Si Si1
以分钟为间隔,获得在2000 年6 月12—23 日10 个交易日的沪市指数以及其中5 种股 票的股价;
将价格数据连接,形成长达 2410 个的股价 数据;
对该数据生成每个分钟内的收益率Xi,计 算 Hurst 指数。
5 种股票的 Hurst 指数
对那些Hurst 指数远大于0. 5 的股票来说, 其分钟收益率的增量就大,自然总的收益 率的波动也会很高。
基于以上理由,在投机中我们可以首先寻 找那些Hurst 指数异乎寻常大的股票,然 后研究其过去的走向形势,判断股票的基 本形势是建仓还是出仓,对看涨的或没有 经过高峰的股票进行投资。
多佳股份从 11 元上涨到过 24 元,整体收益率 超过 60%;
东方明珠在 42 元至 35 元之间波动。波动范 围明显小于武钢股份和多佳股份。
为什么在短短10 天内考察的分钟收益率的 Hurst 指数可以预测在未来几个月中的股价 收益率波动情况呢?
注意到我们考察的是分钟的收益率,在这 么短的时间间隔下, 可以反映在这两个星期 该股票是否被人操作。
5 0. 6496 0. 6584 0. 6904 0. 4228 0. 5291
10 0. 6542 0. 6769 0. 6842 0. 4032 0. 5280
15 0. 6609 0. 6133 0. 7357 0. 3589 0. 5592
上指(1A 0001)、武钢股份(600005)、多佳股份 (600086) 的 Hurst 指数远大于0. 5,倾向于混 沌运动,有时滞性。这种混沌表现在收益率 变化的增量会持续相当长的时间。
H股:也称为国企股,是指国有企业在香港 (Hong Kong) 上市的股票。
S股:是指那些主要生产或者经营等核心业 务在中国大陆、而企业的注册地在新加坡 (Singapore)或者其他国家和地区,但是在 新加坡交易所上市挂牌的企业股票。
N股:是指那些在中国大陆注册、在纽约 (New York)上市的外资股。
随后一路调头向下,跌跌不休; 2008年10月31日,股价跌至10.40元!
金融资产与普通实物商品的重要区别是价 值的来源。金融资产的价值不与商品的使 用价值相联系,更多取决于信用及未来盈 利能力。
信息能否有效利用,足以反映金融资产的 真正价值,是一个值得探究的问题。有关 这方面的研究称之为有效市场假设(EMH)。
司已超过3000家,其中包括来自48个国家的 385家外国公司,在全球资本市场上筹措资 金超过10 万亿。
A股:A股的正式名称是人民币普通股票。 它是由我国境内的公司发行,供境内机 构、组织或个人(不含台、港、澳投资 者)以人民币认购和交易的普通股股票。
B股:也称为人民币特种股票。是指那些在 中国大陆注册、在中国大陆上市的特种股 票。以人民币标明面值,只能以外币认购 和交易。
时间序列的Hurst 指数居于0- 1 之间。以0. 5 为间隔,时间序列在不同的区间会表现不同的 特性:
H ∈ (0, 0. 5) :反持久性(Antipersistent )分形
布朗运动。 此时,时间序列的未来数据倾向于返回历史
点,意味着如果序列此时的方向是向上的, 那么它在下一时刻的方向很可能将逆转。
间隔分钟 1A 0001 600005 600086 600832 600872
1
0. 7153 0. 6800 0. 6383 0. 3742 0. 5246
2 0. 6838 0. 6556 0. 6542 0. 3980 0. 5758
3 0. 6744 0. 6480 0. 6501 0. 4107 0. 5619
该直线斜率即为H 指数的值。
Hurst 指数的应用实例---中国股市股票分析
中国股市近年来暴涨暴跌!
股票是股份有限公司在筹集资本时向出资 人发行的股份凭证。
股票一般可以通过买卖方式有偿转让,股 东能通过股票转让收回其投资,但不能要 求公司返还其出资。
世界上最早的股份有限公司制度诞生于1602 年,即在荷兰成立的东印度公司。
1611年一些商人在荷兰的阿姆斯特丹进行荷 兰东印度公司的股票买卖交易,形成了世 界上第一个股票市场。
深圳证券交易所成立于1990年12月1日 ; 上海证券交易所成立于1990年11月26日,同
年12月19日开业。 至2004年12月底,上证所拥有3700多万投资
者和837家上市公司,上市证券品种996个。 至1999年2月,在纽约股票交易所上市的公
有效市场意味着在确定价格时已经把所有的公 开信息,包括基本状况和价格历史都已经计算 进去了,价格只有收到新的信息时才变动。
另外,EMH 认为,众多的理性投资者保证了 价格的公正,理性和众多的数量可以保证无风 险的假设隐含着收益率是相互独立的。
可以看出,其基本思想是赋予经济学框架 一个观测或收益率的独立性的假设和一个 理性投资者的概念,其最终结果或目的是 使概率微积分的应用正当化。
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