[转载]Hurst指数模型

Hurst指数与中国股市使用

——MorgenWang力作

      1.、 Hurst指数

      概念：

     什么是Hurst指数，简而言之就是有偏的随机游走。

     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。

     应用：

     设算出来的是H值。

     1、当H = 0.5 时 表示时间序列可以用随机游走来描诉。

     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。

     3、当 0<=H <0.5,表示粉红噪声（反持续性），即均值回复过程。

         （ps：这个，按书写到粉红噪声，我心里一紧啊，囧到了。）

    2、应用于中国股市——这是短期指标！

    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。

    3.、结论——中国股市具有延续性。

我用了02开始的所有一直至昨天画了这张图。

     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！

    4、统计数据

    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：

                   1、 平均数：0.6690

                   2、  中位数：0.6696

                   3、 标准差：0.0385

                   4、 最大值：0.7973

                   5、  最小值：0.5564

    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。

最重要的来了——MorgenWang 的Hurst指数用法

    1、这只是一个技术分析

    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。

     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；

    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；

    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；

    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；

   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；

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

    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。

以下是我做的一个表格，

     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。

      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。

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。

下面是一个实际分析：

         １，　先给大家导入Ｈｕｒｓｔ全图：

它是以０．７４作为中轴的，（中间有个挺平的连线点是停牌）

      ２，　把近期的数据放大

这是００００３５＊ＳＴ科健的近３１天的Ｈｕｒｓｔ指数的图。

    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。

     放一张对比图：

      饿，具体，还请看官，打开自己股票软件做比较为好。

就先写到这里，慢慢出更新的研究。