Hurst指数算法

资 源 简 介

Hurst指数算法

详 情 说 明

赫斯特指数是量化时间序列长期记忆效应的经典指标，最初源于水文研究中的非线性现象分析。该算法通过重标极差（R/S）分析方法，能够有效区分三类典型市场形态：当H=0.5时表征随机游走；H>0.5显示趋势增强的持久性；H<0.5则反映反持续性的均值回归特性。

核心计算过程首先将原始序列划分为等长子区间，在每个子窗口内计算累积离差形成的极差，再通过标准差进行标准化处理。这种重标极差比值的对数与时间跨度的对数呈现线性关系，其斜率即为赫斯特指数值。该指标在金融时间序列分析中尤为重要，能有效识别市场的趋势强度和周期长度，为量化交易策略提供统计依据。