关于DFA方法估计hurst指数的学习分享

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前几天看了关于时间序列中hurst指数的相关定义与计算方式，然后用R语言尝试实现了DFA方法估算hurst，下面奉上具体代码：

1. ##DFA方法估计hurst
   
2. ##获得分组
   
3. getmatrix<-function(x,s){#x是时间序列,s是子列的长度
   
4. x<-cumsum(x-mean(x))
   
5. y<-c(x[1:(round(length(x)/s)*s)],x[(length(x)-round(length(x)/s)*s+1):length(x)])
   
6. N<-length(y)/(2*s)
   
7. ymatrix<-t(matrix(y,s))#分组2*N行s列的矩阵，每一行为一组
   
8. return(ymatrix)
   
9. }
   
10. 
    
11. ###计算消除趋势序列均值
    
12. del<-function(yi,n,s){#yi是各组子列,n是多项式阶数
    
13. xn<-c(1:s)
    
14. model<-lm(yi ~ poly(xn,n))
    
15. return(mean(yi-predict(model)))
    
16. }
    
17. 
    
18. ###计算均值平方根
    
19. fs<-function(x,ymatrix,s,n){#ymatrix是样本矩阵，s是子列的长度，n是多项式阶数
    
20. jisu<-0
    
21. y<-c(x[1:(round(length(x)/s)*s)],x[(length(x)-round(length(x)/s)*s+1):length(x)])
    
22. for(i in 1:(length(y)/s)){
    
23. jisu<-jisu+(del(ymatrix[i,],n,s))^2
    
24. }
    
25. return(sqrt(jisu/(length(y)/(2*s))))
    
26. }

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关键词：Hurst指数 hurst DFA Urs matrix Hurst指数 金融时间序列分析 DFA