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hurst指数在excel中得以实现。

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简介:
该工具可用于计算上证指数的hurst值,并以Excel表格的形式呈现。它通过VBA编程语言实现,为用户提供了一种便捷的计算方式。该工具可用于计算上证指数的hurst值,并以Excel表格的形式呈现。它通过VBA编程语言实现,为用户提供了一种便捷的计算方式。

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客服
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  • MATLABHurst
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    本文介绍了在MATLAB环境中计算金融时间序列数据的Hurst指数的方法和步骤,帮助读者理解并应用该技术分析数据趋势。 Hurst指数的MATLAB实现.doc 有关The Hurst Exponent的内容
  • hursthurst栅格_matalabhurst分析_基于栅格
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    本文章介绍了hurst指数及其在MATLAB中基于栅格数据的应用分析方法,并探讨了hurst栅格的概念和计算。 这段文字包含可运行的栅格数据和m文件,只需加载m文件即可运行。
  • 赫斯特Excel
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    本文介绍如何在Excel中计算和应用赫斯特指数,帮助读者掌握该工具来分析时间序列数据的趋势与波动特征。 如何使用Excel表格和VBA来计算上证指数的Hurst指数?
  • 赫斯特Excel
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    本文介绍如何在Excel中计算和应用赫斯特指数,提供详细的步骤和技巧,帮助读者深入理解并利用这一工具进行数据分析。 Hurst指数是一种用于分析时间序列数据趋势稳定性的统计量,在金融市场中常被用来预测股票、商品价格的波动性。该指标值介于0到1之间:当值为0.5时,表示随机行走;小于0.5则表明长期负相关(反趋势);大于0.5则显示长期正相关(趋势持续)。在金融领域中,Hurst指数可以帮助投资者判断市场的短期和长期行为,并据此制定投资策略。 Excel是Microsoft Office套件中的电子表格应用程序,广泛应用于数据处理、数据分析及报表制作。它支持各种数学函数以及宏语言VBA来扩展功能,可以实现复杂的计算与自定义操作。 VBA(Visual Basic for Applications)为Excel提供的编程环境允许用户编写自定义函数和宏以自动化工作表的操作。通过使用VBA,我们可以创建用于计算Hurst指数的程序等定制工具。 在本压缩包文件中,9644c66ebef046688e1de340e1a96b17很可能是指包含VBA代码和相关数据的Excel文件。此文件提供了用VBA实现Hurst指数计算的方法,用户可以利用这个工具分析上证指数或其他时间序列的数据。 使用VBA来实现Hurst指数的步骤通常包括以下几个关键部分: 1. **数据准备**:将历史价格或交易量等信息导入到Excel中,并确保这些数据按照时间顺序排列。 2. **分段与重标距**:为了计算Hurst指数,需要把原始序列分割成多个子序列并执行重标距操作。这通常涉及到对每个子序列的平均值或中位数进行调整以减少噪声的影响。 3. **梯度计算**:对于每一个子序列来说,都要计算相邻数据点之间的差值即为该段的梯度。 4. **分段均值**:汇总所有子序列的梯度结果并求其平均值得到整体趋势的信息。 5. **尺度分析**:选择不同的时间窗口重新执行上述步骤来观察不同规模下的变化规律。 6. **Hurst指数计算**:根据所选的不同尺度和对应的梯度均值,通过幂律拟合确定最终的Hurst指数。这一步可能涉及到RS分析或自相似性分析方法的应用。 7. **结果解读**:基于得到的Hurst指数数值来解析上证指数等时间序列数据的特点,如市场趋势是否存在持久性或者反向运动的趋势。 在实际应用中,理解并正确使用Hurst指数需要一定的统计学知识背景。然而通过Excel和VBA相结合的方式可以简化这一过程,使非专业编程人员也能方便地进行数据分析工作。不过需要注意的是任何单一指标都无法单独决定市场的走势变化趋势,因此除了利用Hurst指数外还应该结合其他技术分析工具及基本面研究共同考虑市场情况。
  • MATLABHurst代码
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    本段代码用于计算时间序列数据的Hurst指数,适用于金融、工程等领域分析长期记忆性质。基于MATLAB环境实现高效的数据处理与分析功能。 赫斯特指数(H)的研究源于英国水文专家H.E.Hurst(1900—1978)在研究尼罗河水库的流量与贮存能力之间的关系时,发现使用有偏随机游走(分形布朗运动)能够更准确地描述水库长期存储的能力。基于这一观察,他提出了重标极差(R/S)分析方法来计算赫斯特指数(H),作为一种判断时间序列数据是否遵循随机游走或有偏的随机游走过程的指标。
  • MATLAB的DEA与Hurst程序
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    本简介介绍了一套基于MATLAB开发的数据包,该数据包集成了数据 envelopment analysis (DEA) 和 Hurst 指数计算功能。此工具箱为复杂数据分析和建模提供了强大的支持。 DEA(数据包络分析)和Hurst指数的MATLAB程序可以用来评估效率并分析时间序列的趋势持续性。这类程序通常包括用于计算DEA得分的数据处理代码以及实现Hurst指数估计的方法,如R/S分析或波动方差法等。这些工具对于金融数据分析、项目管理效能评价等领域非常有用。
  • hurst.zip_arm587_hurst_hurst_MATLAB_hurst计算
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    本资源提供了一种用于计算Hurst指数的MATLAB代码,适用于ARM架构。该工具能有效评估时间序列数据的长期记忆特性,便于金融数据分析与建模研究。 Matlab代码用于计算Hurst指数,并附有若干Excel实用示例。
  • MATLAB计算Hurst的RS代码
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    本篇文章提供了一种基于RS算法在MATLAB环境中计算金融时间序列数据Hurst指数的方法,并附有详细代码示例。 求rs计算hurst指数的MATLAB代码。
  • 使用MF_DFA计算hurst
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    本研究探讨了利用MF-DFA(多分形去趋势波动分析)方法来计算时间序列数据中的Hurst指数。通过这种方法,可以有效评估数据的长期记忆特性及潜在的趋势持续性或反转倾向。 MF_DFA(多重分形去趋势法)是一种用于计算hurst指数的方法。这种方法通过分析时间序列数据来评估其长期记忆特性或持续性。Hurts指数的值可以帮助我们了解数据的时间依赖性和波动特征,对于金融市场的分析、气候研究等领域具有重要意义。
  • Hurst的计算方法
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    Hurst指数用于衡量时间序列数据的趋势性和持续性。本文将详细介绍该指数的计算原理与步骤,帮助读者掌握其应用方法。 可以使用Hurst指数来计算气候变化,并预测未来的气候趋势。