[MATLAB代码模板]hurst指数的计算

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1. function  [Prices,NumericDates,StartDate,EndDate] = SimpleXlsReader(filename)
   
2. [Prices,txtdata] = xlsread(filename);
   
3. %Prices,txtdata
   
4. flag=length(txtdata)-length(Prices)+1;
   
5. NumericDates = flipud(datenum(txtdata(flag:end,1)));
   
6. Prices = flipud(Prices(:,1));
   
7. StartDate = NumericDates(1);
   
8. EndDate   = NumericDates(end);

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关键词：matlab代码 Hurst指数 MATLAB matla hurst function

哥们 这样的代码也好意思发上来？？？这才是真正的Hurst代码：

程序源码：M文件HurstFactorization.M

1. function  [FactorMatrix,FactorNum]=HurstFactorization(x)
   
2. %hurstFactorization
   
3. %code by ariszheng@gmail.com
   
4. %2008-10-07
   
5. %因子分解, 以4开始以X/4结束
   
6. %floor函数表示四舍五入
   
7. N=floor(x/4);
   
8. %方案数量初始为0
   
9. FactorNum=0;
   
10. %因子分解, 以4开始以X/4结束
    
11. for i=4:N
    
12.     %i可以被x整除,即得到一组分解方案
    
13.     if mod(x,i)==0
    
14.        %方案数量+1
    
15.         FactorNum=FactorNum+1;
    
16.         %将可行方案存储到FactorMatrix中
    
17.         FactorMatrix(FactorNum,:)=[i,x/i];
    
18.     end
    
19. end

复制代码

函数测试240共有14个分段方案

1. >>X=240
   
2. %调用HurstFactorization函数
   
3. >>[FactorMatrix,FactorNum]=HurstFactorization(x)
   
4. %分解方案序列
   
5. FactorMatrix =
   
6.      4    60
   
7.      5    48
   
8.      6    40
   
9.      8    30
   
10.     10    24
    
11.     12    20
    
12.     15    16
    
13.     16    15
    
14.     20    12
    
15.     24    10
    
16.     30     8
    
17.     40     6
    
18.     48     5
    
19.     60     4
    
20. FactorNum =
    
21. 14

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步骤二：Hurst指数计算

时间序列Hurst指数计算函数：

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。

注释：回归模型

程序源码：M文件HurstCompute.M

1. function HurstExponent=HurstCompute(Xtimes)
   
2. %HurstCompute
   
3. %code by ariszheng@gmail.com
   
4. %2008-10-07
   
5. %example HurstExponent=HurstCompute(rand(1,240))
   
6. %输入参数为Xtimes
   
7. LengthX=length(Xtimes);
   
8. %进行因式分解
   
9. [FactorMatrix,FactorNum]=HurstFactorization(LengthX);
   
10. %定义LogRS，为方便计算变量的初始一般为0
    
11. LogRS=zeros(FactorNum,1);
    
12. %定义LogN
    
13. LogN=zeros(FactorNum,1);
    
14. %分组计算
    
15. for i=1:FactorNum
    
16.     %根据因式分解方案，将数量进行分组
    
17.     %例如 FactorMatrix(i,:)=[8    30]
    
18.     %将240个元素的列向量，转换为8X30的矩阵
    
19.     dataM=reshape(Xtimes,FactorMatrix(i,:));
    
20.     %计算矩阵每列的均值
    
21.     MeanM=mean(dataM);
    
22.     %执行
    
23.     SubM =dataM - repmat( MeanM,FactorMatrix(i,1),1) ;
    
24.     RVector=zeros(FactorMatrix(i,2),1);
    
25.     SVector=zeros(FactorMatrix(i,2),1);
    
26.    %计算（R/S）n的累加
    
27.     for j=1:FactorMatrix(i,2)
    
28.         %SubVector=zeros(FactorMatrix(i,1),1);
    
29.         SubVector=cumsum( SubM(:,j));
    
30.         RVector(j)=max(SubVector)-min(SubVector);
    
31.         SVector(j)=std( dataM(:,j) );
    
32.     End
    
33.     %分别计算LogRS、LogN
    
34.     LogRS(i)=log( sum( RVector./SVector)/ FactorMatrix(i,2) );
    
35.     LogN(i)=log( FactorMatrix(i,1) );
    
36. end
    
37. %使用最小二乘法进行回归，计算赫斯特指数HurstExponent
    
38. HurstExponent=polyfit(LogN,LogRS,1);
    
39. 函数测试,M文件test HurstCompute.M
    
40. 测试方法生成一组布朗运动序列，计算布朗运动序列对数序列的hurst指数，共测试10次。
    
41. %test HurstCompute
    
42. %测试10次
    
43. testNum=10;
    
44. %并将结果存储在result中
    
45. result =zeros(testNum,2);
    
46. for i=1:testNum
    
47.     n=120*i;
    
48.     dt=1;
    
49.     %生存长度不同的的布朗运动序列
    
50.     y=cumsum(dt^0.5.*randn(1,n)); % standard Brownian motion
    
51.     %计算每组序列的Hurst值
    
52.     result(i,:)=HurstCompute(log(y));
    
53. end
    
54. %画图
    
55. plot(1:testNum,result(:,1),'*')
    
56.     测试结果图像：

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步骤三：移动平均hurst指数计算

使用计算上证指数1991-9-9至2008-10-8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]的价格数据即可，移动平均的意思为根据t的向前移动，计算指数的数据[t-119,t]的价格数据同时根据t进行移动。

1. %MoveHurst
   
2. %code by ariszheng  2011-5-3
   
3. %读取数据
   
4. [Prices, dates] =xlsread('shindex.xls');
   
5. %数据长度
   
6. DataLength=length(Prices);
   
7. cyclength=120;  %计算周期
   
8. %数据长度是否大于计算周期，若只有100个数据
   
9. %不可能计算出120计算周期的Hurst指数的
   
10. if cyclength > DataLength
    
11.     plot(1:100,1:100,'r*',1:100,100:-1:1,'ro');
    
12.     text(10,50,'Number of data must biger than Cycle Length','FontSize',28);
    
13. else
    
14.     plot(1:0.1:10,sin(1:0.1:10),'r*',1:0.1:10,-sin(1:0.1:10),'ro');
    
15.     logData=log(Prices);
    
16.     %将价格数据转换为对数数据
    
17.     logData=logData(DataLength:-1:1);
    
18.     %计算价格的对数数据对应的每日收益率
    
19.     IndexReturn=[0;logData(2:DataLength)-logData(1:DataLength-1)];
    
20.     hurstE=zeros(DataLength,1);
    
21.     hurstE(1:cyclength-1)=NaN; %前cyclength-1个日的Hurst指数为NaN
    
22.     %计算移动的hurst指数
    
23.     for i=1:( DataLength-cyclength+1 )
    
24.          HurstExponent=HurstCompute(   IndexReturn (i:i+cyclength-1) );
    
25.          hurstE(cyclength+i-1)=HurstExponent(1);
    
26.     end
    
27. 　　％将数据转换为时间序列，进行时间序列数据的画图
    
28.     fts = fints(dates,[hurstE(DataLength:-1:1) logData (DataLength: -1 :1)], {'HurstExponent','logIndex'});
    
29.     chartfts(fts);
    
30. end

复制代码

我已经附上了计算Hurst的Matlab代码。。[By ArisZheng]

fantuanxiaot 发表于 2015-7-18 10:27
我已经附上了计算Hurst的Matlab代码。。

牛B啊。

xddlovejiao1314 发表于 2015-7-18 17:21
牛B啊。

这是郑老师的代码  附上来了

很不错的东西

先学习一下

fantuanxiaot 发表于 2015-7-18 10:27
我已经附上了计算Hurst的Matlab代码。。

kanbudong 看不懂啊

fantuanxiaot 发表于 2015-7-18 10:23
哥们 这样的代码也好意思发上来？？？这才是真正的Hurst代码：

程序源码：M文件HurstFactorization.M

您好，请问，基于像元hurst计算，您熟悉吗？

fantuanxiaot 发表于 2015-7-18 10:23
哥们 这样的代码也好意思发上来？？？这才是真正的Hurst代码：

程序源码：M文件HurstFactorization.M

朋友，想问一下，这个的输入参数是什么啊。。。我现在不知道为什么计算不出来，方便留个qq或者微信交流下么，谢谢了