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龙听 发表于 2018-1-29 16:14

[转载]Hurst指数模型

[p=21, 2, center]Hurst指数与中国股市使用[/p][p=21, 2, center]——MorgenWang力作[/p][p=21, 2, left]      1.、 Hurst指数[/p][p=21, 2, left]      概念:[/p][p=21, 2, left]     什么是Hurst指数,简而言之就是有偏的随机游走。[/p][p=21, 2, left]     当年英国的水文学家Hurst在研究尼罗河水库水流量和储存能力的关系时发现有偏的随机游走(分型布朗运动)能够很好地描诉水库的长期储存能力,并在此基础上提出了用重标极差(R/S)分析法来建立Hurst指数,作为判断是随机游走还是有偏的随机游走。[/p][p=21, 2, left]     应用:[/p][p=21, 2, left]     设算出来的是H值。[/p][p=21, 2, left]     1、当H = 0.5 时 表示时间序列可以用随机游走来描诉。[/p][p=21, 2, left]     2、当0.5<H<=1, 表示黑噪声(持续性),即暗示长期记忆的时间序列。[/p][p=21, 2, left]     3、当 0<=H <0.5,表示粉红噪声(反持续性),即均值回复过程。[/p][p=21, 2, left]         (ps:这个,按书写到粉红噪声,我心里一紧啊,囧到了。)[/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]    2、应用于中国股市——这是短期指标![/p][p=21, 2, left]    这个金融业之所以拿高薪,就是他可以汇聚全球各种行业的顶尖智慧,这个,气象学的东西经常被用到金融业,远到巴布森,近到Hurst,挺搞笑的吧。因为他们有个共同点:就是用已知去预测未知。但是基于天气预报一般习惯于播报后三天的天气,所以这种时间序列散点是会因为时间的拉长而影响准确性的。所以记住——这是个短期指标!不过这也有个好处,就是能够更好地去和其他技术指标配合使用。[/p][p=21, 2, left]    3.、结论——中国股市具有延续性。[/p][p=21, 2, left]我用了02开始的所有一直至昨天画了这张图。[/p][p=21, 2, left][url=http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=6f65759e01010ivb&url=http://s9.sinaimg.cn/orignal/644b7dddx89e31be984f8&690][img]http://s9.sinaimg.cn/middle/644b7dddx89e31be984f8&690&690[/img][/url]

[/p][p=21, 2, left]     从从图中我们可以看出,最左边一排关于中国Hurst指数的分析的指标值就知道了,中国股市的Hurst 值可是远大于0.5喔!于是就是说明中国股市具有延续性![/p][p=21, 2, left]    4、统计数据[/p][p=21, 2, left]    上图是个形象生动的一个图,接下去我把这个Hurst数值的统计结果给大家:[/p][p=21, 2, left]                   1、 平均数:0.6690[/p][p=21, 2, left]                   2、  中位数:0.6696[/p][p=21, 2, left]                   3、 标准差:0.0385[/p][p=21, 2, left]                   4、 最大值:0.7973[/p][p=21, 2, left]                   5、  最小值:0.5564[/p][p=21, 2, left]    从中我们可以看出,中国股市从来没有负相关过,或者说随机过。[/p][p=21, 2, left]        [/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]最重要的来了——MorgenWang 的Hurst指数用法[/p][p=21, 2, left]    1、这只是一个技术分析[/p][p=21, 2, left]    这个结论其实是令我蛮心寒的一个结论,但是我也不能违心地乱用我的东西吧。[/p][p=21, 2, left]     是这样,这是一个时间序列的散点图(尽管我画的是连线,其实是一个个点),这种散点从数学上讲(准确的说是时间序列数理统计)确实只具有短期的预测性;这点可以类比天气预报;[/p][p=21, 2, left]    这更类似于技术分析,比如RSI,KDJ 等他们只是用近期的数据加加减减得出的信号,我其实也差不多,尽管用到对数等等高等数学的知识;[/p][p=21, 2, left]    这只具有一定的准确信,就类似技术分析会经常给出错误信号,一样,这个也经常给出错误信号;[/p][p=21, 2, left]    有一定的局限性,最好选用平均相关新大的来进行买卖操作,这样更为准确。从经验性来看,感觉ST股更具有相当相关性,他们更容易;[/p][p=21, 2, left]   没法避免除权后的情况,短期内除权,我还没办法避免,这个是技术性的问题,只是现在还没办法解决;[/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]2、 忽然感觉这个会是一个超跌后的反弹买点预测工具。——对ST更有效[/p][p=21, 2, left]    我想到的是我们中国的股票市场,操作成分最多的应该是ST的股票,他们没有基金,社保等等操盘,于是经常是游资猎取的对象,更符合那种是认为而非随机的力量。[/p][p=21, 2, left]以下是我做的一个表格,[/p][p=21, 2, center] [/p][table=536,rgb(0, 122, 177)]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, left]代码[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]名称[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]平均数[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]标准差[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]信号日期[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]评论[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, right]600890[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]*ST中房[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.7147[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.07[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]5.20[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]可行[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, left]000557[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]ST银广夏[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.7354[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.0647[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]5.24[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]可行[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, left]000068[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]ST三星[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.6864[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.0424[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]无[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]无信号[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, left]000408[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]*ST玉源[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.7124[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.0604[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]无[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]无信号[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][p=18, 2, left]000035[/p][/td][td=2,1,83][p=18, 2, left]*ST科健[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.7415[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.063[/p][/td][td=2,1,80][p=18, 2, left]5.19[/p][/td][td=1,1,85][p=18, 2, left]早了两天,但有双底[/p][/td][/tr]
[tr][td=2,1,121][p=18, 2, left]601398    [/p][/td][td=1,1,83][p=18, 2, left]工商银行[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.6762[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, right]0.0427[/p][/td][td=1,1,79][p=18, 2, center]杂乱[/p][/td][td=2,1,86][p=18, 2, left]杂乱信号[/p][/td][/tr]
[tr][td=2,1,121][p=18, 2, left]000100[/p][/td][td=1,1,83][p=18, 2, left]TCL[/p][/td][td=1,1,86][p=18, 2, left]0.6851[/p][/td][td=1,1,81][p=18, 2, left]0.0529[/p][/td][td=1,1,79][p=18, 2, left]5.25[/p][/td][td=2,1,86][p=18, 2, left]不强[/p][/td][/tr]
[tr][td=1,1,120][/td][td=1,1,1][/td][td=1,1,83][/td][td=1,1,86][/td][td=1,1,81][/td][td=1,1,79][/td][td][/td][td=1,1,85][/td][/tr]
[/table][p=21, 2, left]     比较明显的可以发现*ST都是高度相关的,可以得出一个结论就是,如果你是一个图形学家,你最好都在*ST中选股,这样你的图形学的噪点(统计学的词汇,就是处于预测的异动点)才会越少。[/p][p=21, 2, left]      然后对于我的这个Hurst图形来说,同样也是运用在*ST和ST上反而最准,唯一的错误运用竟然是工商银行!工商银行的近期值始终在平均值下,又上下乱波动,这让我很囧。[/p][p=21, 2, left]PS:由于每次运行一个股票,并统计和作图就要1分多种,我实在没法在现在做大样本预测,再给我几天时间。[/p][p=21, 2, left]下面是一个实际分析:[/p][p=21, 2, left]         1, 先给大家导入Hurst全图:[/p][p=21, 2, left][url=http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=6f65759e01010ivb&url=http://s11.sinaimg.cn/orignal/644b7dddx89e31be6726a&690][img]http://s11.sinaimg.cn/middle/644b7dddx89e31be6726a&690&690[/img][/url]

[/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]它是以0.74作为中轴的,(中间有个挺平的连线点是停牌)[/p][p=21, 2, left]      2, 把近期的数据放大[/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]这是000035*ST科健的近31天的Hurst指数的图。[/p][p=21, 2, left][url=http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=6f65759e01010ivb&url=http://s14.sinaimg.cn/orignal/644b7dddx89e31be7c4ed&690][img]http://s14.sinaimg.cn/middle/644b7dddx89e31be7c4ed&690&690[/img][/url]

[/p][p=21, 2, left]    然后我们就可以看出,在5月25号之前的几天,一直处在一个0.67之下的情况,这个说明那段时间这只股票的偏相关性到了最低点,配合大盘,其他技术指标,可以定义为是个买点。[/p][p=21, 2, left]     放一张对比图:[/p][p=21, 2, left]         [url=http://photo.blog.sina.com.cn/showpic.html#blogid=6f65759e01010ivb&url=http://s3.sinaimg.cn/orignal/644b7dddx89e31be70ce2&690][img]http://s3.sinaimg.cn/middle/644b7dddx89e31be70ce2&690&690[/img][/url]

[/p][p=21, 2, left]      饿,具体,还请看官,打开自己股票软件做比较为好。[/p][p=21, 2, left] [/p][p=21, 2, left]就先写到这里,慢慢出更新的研究。[/p]

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