python中的Hurst指数from datetime import datetime from pandas.io.data import DataReader from numpy import cumsum, log, p ...2024-06-16 已阅读: n次
如何应用Python中的Hurst指数我试图将赫斯特指数应用于一个滚动窗口上的间谍收盘价格。下面的代码(我从这里得到的:https://www.quantstart.com/articles/Basics-of-Statistical-M ...2024-06-16 已阅读: n次
迈克尔·哈尔斯莫尔算法交易后的错误我遵循迈克尔·霍尔-摩尔算法交易手册,在代码方面有一些问题。当我将代码粘贴到python中时,我得到了大量的错误。在 我是不是因为和书上写的完全一样而遗漏了什么?在 from __future__ i ...2024-06-16 已阅读: n次
赫斯特指数3我想确定时间序列是否是均值回复,但在计算赫斯特指数时遇到了一些问题。它应该打印0.5-ish,但是我得到了一个“nan”。我们将不胜感激 我收到以下错误/警告: RuntimeWarning: div ...2024-06-16 已阅读: n次
理解Python中Hurst指数的广义公式如果我的问题不是很简洁,我很抱歉。我试图理解QuantStart上发布的估计赫斯特指数的通用公式: https://www.quantstart.com/articles/Basics-of-Stat ...2024-06-16 已阅读: n次
pythonsqlalchemy组合来自两个表的查询我有两个表没有这样的关系: hurst = Table('Hurst', metadata, Column('symbol_id' , Integer, primary_key=True), ...2024-06-16 已阅读: n次
用于生成向量值的函数的向量化代码假设我们有一个如下定义的函数,并且我们想iterate over n from 1 to L,对于一个向量化代码,我经历了很多困难,因为这个代码非常慢,因为调用这个函数需要外部的for循环。你知道吗 ...2024-06-16 已阅读: n次
关于python3中hurst指数代码的问题当我在Python3中运行这段代码时,为什么它显示未定义的名称“lags” from numpy import log,sqrt,std,subtract,cumsum,polyfit def hur ...2024-06-16 已阅读: n次
pandas滚动应用类型错误:int对象不可编辑“我在另一个脚本中保存并定义了一个函数技术分析.py这个函数只输出一个标量,所以我计划使用pd.滚动应用()将新列生成到原始数据帧(df)中。 该函数在执行时运行良好,但我在使用rolling_appl ...2024-06-16 已阅读: n次
用能量数据(aFRR)Python计算赫斯特指数我在计算赫斯特指数方面有问题。我的数据是来自Entsoe的aFRR数据,包括正值和负值 def hurst(ts): lags = range(1, len(ts)-1) tau = ...2024-06-16 已阅读: n次
Pandas:在复函数上应用滚动窗口(赫斯特指数)简而言之:我需要计算pandas数据帧内滚动窗口的Hurst指数(HE),并将值分配给它自己的列 我使用的HE函数是从here中提出来的,因为它看起来更健壮。为方便起见,发布在下面: def Hurs ...2024-06-16 已阅读: n次
将函数应用于数据框列我有一个数据帧。我想将我定义的函数(hurst())应用于每列(它以时间序列为参数),然后将结果输出到另一个数据帧。在 def hurst(ts): #returns the Hurst Ex ...2024-06-16 已阅读: n次
fbm 分数布朗运动(fbm)或分数布朗运动的精确模拟方法 python中的高斯噪声(fgn)。 多分数Brownian运动(MMB)模拟 多重分形高斯噪声(mgn)。 安装 fbm包在pypi上提供 ...2024-06-16 已阅读: n次
hurst赫斯特 赫斯特指数评估与r/s分析 hurst是一个小的python模块,用于分析random walks和计算hurst指数(h)。 h=0.5-布朗运动, 0.5<;h<;1 ...2024-06-16 已阅读: n次
noldsnolds是一个基于numpy的小库,它为基于一维时间序列的动态系统的非线性度量提供了实现和学习资源。 目前正在实施以下措施: 样本熵(sampen) 基于近似熵度量时间序列的复杂性 相关维度(co ...2024-06-16 已阅读: n次