hurst指标

⑴ 在什么股票软件中有赫斯特（hurst）指标

您好，通达信软件就有，指标源码如下：
N:=100;
SY:=LN(C/REF(C,1));
M1:=MA(SY,N);
S1:=SUM(SY-M1,N);
ZD:=HHV(S1,N);
ZX:=LLV(S1,N);
JC:=ZD-ZX;
BC:=STD(SY,N);
RS:=LN(JC/BC);
TT:=LN(N);
HURST:RS/TT;
0.55;
祝投资顺利 。

⑵ 高德利的主要贡献

1 井眼轨迹控制理论和技术研究
油气井，是人类探查与开发地下油气资源必要的信息和物质通道。油气钻井，就是围绕油气井的建设和测量而实施的技术和资金密集型工程。石油工业由垂直井发展到定向井、丛式井，是一个历史性的飞跃。这一飞跃带来了土地资源的节约和钻井成本的降低，解决了诸如救险、绕障及海洋钻探等复杂工程问题，并特别有利于特殊油气藏的勘探与开发。特别是石油钻井从定向井发展到水平井，更是被誉为当今石油工业的革命性技术进步，在全世界受到高度重视。然而，在定向井、丛式井及水平井钻井工程中，如何控制井眼轨迹沿设计轨道钻达地下目标，却是一个复杂的科学和技术难题。高德利紧密结合两个国家重点科技攻关项目－“定向井、丛式井钻井技术研究”及“石油水平井钻井成套技术研究”，连续十年不间断地研究这一难题。他从研究地层的各向异性及井下钻井系统的造斜特性入手，在国内外首次建立了钻头与正交各向异性地层的相互作用模型，提出了有效钻力的新概念及正交各向异性钻井理论，并将地层按各向异性划分为12类（前人只提出其中的2类），分别探讨了它们对井眼轨迹漂移的影响规律。这一研究成果合理地解决了井眼轨迹漂移的客观认识及定向控制准则等问题，在前人研究的基础上向前迈进了一大步，在国内外同行中引起关注。为了提出定向控制的技术对策，他对井下钻井系统（或称“底部钻具组合”）进行了深入研究，建立了相应的三维非线性动态控制方程，采用加权残值法对底部钻具组合三维大挠度纵横弯曲非线性力学问题进行了成功的求解，并研制出数值模拟计算系统（软件），在国内外独树一帜。同时，他还突破传统静力学防斜理论（基于钻柱自转）的限制，提出了基于钻柱涡动的“动力学防斜理论”，为攻克复杂地层防斜打快的技术难题提供科学依据。在此基础上，他开发出井眼轨迹预测和控制的软件技术，并在大港、江汉、四川、新疆及海洋等油田得到广泛应用。该项研究成果发表学术论文40多篇，1994年出版《井眼轨迹控制》专著1部，并先后获得中国石油天然气总公司（部级）科技进步特等奖及国家科技进步一等奖等科技奖励。
2 实钻地层特性的评估方法及其应用研究
在中国石油天然气总公司（CNPC）的“石油科技中青年创新基金”及重点科技攻关项目的支持下，高德利带领所属课题组以实钻地层可钻性及其正交各向异性为主要研究对象，开展了深入、系统的理论和方法研究，建立了基于实钻信息资料的地层特性参数优化反演模型和计算方法，并研制了相应的计算软件系统。取得的主要创新成果如下：
1）基于钻头与正交各向异性地层的相互作用模型，提出了实钻地层特性参数的评估方法，建立了地层正交各向异性指数的优化反演模型。同时，还建立了描述井下过程动态特性的（时序分析）预测模型，并且利用神经网络的非线性特性和逆系统辨识原理，建立了反演实钻地层特性参数的神经网络模型。
2）地层可钻性，是指在一定的钻井条件下地层岩石破碎的难易程度。在实际钻井过程中，钻时录井携带着大量地层信息，其中钻时变化最能反映地层可钻性的影响。针对深井钻井问题，提出了用微可钻性系数表征实钻地层可钻性的新思路，并且建立了微可钻性系数的反演模型，从而可利用录井数据随钻提取地层的微可钻性系数。
3）系统分析了实钻地层可钻性与声波波速、频谱特征值之间的关系，建立了根据纵波波速计算地层可钻性及其各向异性的公式；提出了描述地层可钻性序列形态特征的关联维数指标和描述趋势特征的Hurst指数指标，从而可定量描述地层可钻性序列的特征，这对于区域地层可钻性规律预测具有重要意义。
4）综合考虑钻头结构、地层特性、水力参数及钻井参数等影响，建立了地层抗钻强度和钻头磨损程度的评估模型，以自定义参数描述钻进过程中牙齿磨损与地层抗钻强度变化的耦合作用，利用新钻头的实钻数据确定钻头破岩的基本特性参数，从而为区分地层变化和钻头磨损的影响提供了基础。这种方法既可随钻监测地层变化和钻头工况，也可为钻后分析和钻头优选提供定量依据。
5）针对深部地层压力评测问题，从地层压力时间序列演化特征分析出发，探讨了建立神经网络地层压力智能辨识模型的方法，并编制了基于MATLAB神经网络工具箱的地层压力智能辨识软件系统。同时，研究和应用“岩石强度法”对地层孔隙压力进行随钻监测。
基于以上研究成果不仅发表学术论文近30篇，而且在现场获得成功应用，有两个项目分别获得1998年度北京市科技进步一等奖及2000年度中国高校科技进步二等奖。
3 油气井管柱力学与工程研究
高德利博士因科研成绩突出而荣获1998年度“国家杰出青年科学基金”资助（批准号：59825115），并结合CNPC“石油管力学和环境行为”重点实验室的应用基础研究课题，带领所属课题组重点开展了油气井管柱的力学行为与优化控制研究，经过4年多不懈的努力，取得了如下主要创新成果：
1）综合考虑油气井管柱的结构和材料性能、载荷特征及井眼约束条件等诸多因素的影响，通过建立和求解管柱屈曲微分控制方程，得到了受不同井眼约束管柱的正弦和螺旋屈曲构型，给出了在压扭作用下管柱屈曲行为的临界载荷及管柱轴向变形与载荷之间的关系（获得实验验证，不同于前人的假设），从而确定了油气井管柱的后屈曲路径及其内力分布。
2）考虑高温（>180°C）高压（>100MPa）影响，应用塑性力学增量理论，并通过试验验证，建立了测试管柱轴向力与变形的有效计算模型。建立了高温高压油气井测试等作业中因井筒温度发生变化导致的套管附加载荷的综合计算模型，它考虑了套管的温度效应、膨胀效应、屈曲效应和流体的热膨胀效应、体积压缩效应等因素，适合计算温度变化引起的套管的围压与轴向力变化。
3）提出复杂地质条件下油气井复合管柱的优化设计理论，为新型高抗挤套管产品的开发与应用提供了工程科学依据。同时，建立了把载荷和套管强度作为时间和空间函数的复合套管柱优化设计模型，以及更准确的套管内压力计算模型、通用的轴向力计算模型和描述不连续外压力分布的组合外压力模型等，形成了一套先进的复合套管柱优化设计理论和计算方法（排序筛选法），并开发出功能完善的优化设计系统（软件）。
4）建立了通用的井下摩阻和扭矩计算模型和算法，其中特别考虑了井下管柱的屈曲效应，因而能够更精确地计算三维井眼中管柱的摩阻和扭矩分布。在此基础上，开发出功能完善的井下摩阻和扭矩计算系统（软件）。
基于以上研究成果不仅发表学术论文40多篇，而且在油田套损钻井防治、大位移井工程及高温高压深井工程中获得成功应用，其中有2个项目已分别获省部级科技进步一等奖。

⑶ 什么是量化交易

⑷ ETF的分析有哪些

本文属于我们陆续发布的ETF投资指南系列研究文献，主要讲一下分析比较ETF可以用到的一些专业方法。这篇文章的专业性比较强，适合基金投资行业从业人员阅读。

在绝大部分投资者比较和分析ETF的时候，他们看的比较多的指标有：

上图列举的是五福资本（Woodsford Capital）对于其投资的ETF的费用标准明细。比如对于发达国家地区的股票类ETF，五福资本要求其总费率（TER）不超过每年0.15%。对于发展中国家股票类ETF，五福资本要求其总费率不超过每年0.25%。

2）跟踪误差。

对于ETF的跟踪误差，一般投资者看的比较多的是ETF的tracking difference和tracking error。

Tracking difference指的是ETF的业绩和其追踪的指数业绩之间的绝对差别，tracking error指的是两者差别的标准差。

在这两个指标之外，我们也可以通过另外两个指标来判断ETF的质量：

2A）Hurst Exponent。

Hurst Exponent主要衡量ETF相对于其追踪的指数的超额回报（excess return）的稳定性。在一些ETF中，特别是一些规模比较大的ETF，其投资回报有可能会超过其追踪的指数回报。主要原因在于，一些ETF可以通过将持有的股票租借给空头（short）获利。对这个问题感兴趣的朋友，可以网络搜索“伍治坚+ETF结构”找到相关文章进行阅读。

当你在不同的ETF之中进行对比时，你会发现有些ETF可能会持续给投资者带来正的超额回报。大致来说，这背后有两种原因：第一、ETF基金经理的运气非常好；第二、ETF基金经理运用了一些正确的方法提高了其投资回报。

Hurst Exponent可以帮助投资者去判断，某一个ETF的超额回报的持续性有多高。Hurst Exponent的数值越高，该ETF给投资者带来超额回报的持续性越强。如果某ETF的Hurst exponent数值超过0.5，这说明该ETF在过去几年持续创造出正的超额回报，同时也预示它在未来几年给投资者带来超额回报的概率比较高。

2B）Kurtosis。

Kurtosis衡量的是ETF回报和追踪指数回报之间的极端差别程度。Kurtosis的数值越高，代表ETF历史回报中，其极端远离指数回报（extreme excess return）的天数越多，因此该ETF的跟踪误差越不可靠。一个好的ETF，其Kurtosis应该保持在比较低的水平。

3）流动性。

一般来说，投资者用的比较常见的流动性指标包括ADV和Bid-ask Spread。

ADV（Average daily volume）衡量的是某个ETF的日均交易量。B/A spread衡量的是某ETF在过去一段时间内的买入/卖出价间的平均差别。

在这两个常用的指标之外，投资者也可以考虑以下流动性指标：

3A）Implied Liquidity

Implied Liquidity衡量的是ETF隐藏的流动性。这个概念可能会令一些投资者朋友感到疑惑：流动性难道还分“公开”和“隐藏”的？事实上，很多ETF确实是有隐藏流动性的。

要讲清楚这个问题，需要回到ETF的管理机制。每个ETF都有一个Authorized Participant（AP），而AP提供的服务之一，就是在市场有需求时创造出新的ETF。关于这个问题，有兴趣的朋友可以网络搜索“伍治坚+ETF买卖机制”，在该文中有更为详细的解释。

因此很多时候，我们在电脑屏幕上看到的ETF买卖双方提供的可交易数量（volume），只是冰山一角。而Implied Liquidity，计算的就是某ETF在表面之下可能提供的真实流动性。下面是Implied Liquidity的计算公式：

Implied Liquidity = [(30 Day ADV * VP) / Stock Shares per Creation Unit] * Creation Unit Size

如果投资者交易的ETF数量比较大，那么他就需要了解一下该ETF隐藏在表面之下的真实流动性。Implied Liquidity可以帮助投资者获知该信息。

3B）Flows

Flows指的是持续进入或者离开某ETF的资金量。Flow和AUM的关系为：一个为流量，另一个为存量。流量的持续增加或者减少，会导致存量的变化，因此也会直接影响到该ETF的流动性。

相对来说，Flows对于高频交易和日间交易投资者更加有用，值得紧密关注。

4）规模

每一个ETF的规模，都是投资者应该关心的最主要指标之一。相对来说，国外ETF的管理费都非常低（比如VOO每年的管理费仅为0.05%），国内ETF的管理费也不高（一般为0.4%~0.6%左右），因此一支ETF的规模涉及到几个重要问题：

第一、管理该ETF的基金经理是否能够盈亏平衡，或者有盈余以支撑其管理和研究团队。如果规模太小，可能预示该ETF很难持续，说不定过几年基金管理公司就需要将其关闭。

第二、ETF的规模太小的话，没有做市商（Dealer）愿意为它做市，因此会影响到该ETF的流动性。

第三、ETF规模太小的话，可能会带有“大款投资者”的投资风险。对这个问题感兴趣的朋友，请网络搜索“伍治坚+大款投资者”，相关文章有更为详细的介绍。

五福资本对于海外ETF的规模要求是，其管理的资金量至少为2亿美元（$200M），否则不予考虑。

在过去的十年中，ETF的管理规模呈现出高速发展，也有越来越多的投资者朋友开始对ETF投资感兴趣。希望本专栏的“ETF投资指南”系列可以帮助大家更好的认识ETF，并做出更为理性的投资决策。

⑸ 管理学案例，求解饿啊

问题在于目前的目标设计没有考虑到业务流程各环节有相互影响和制约的关系，是孤立看待和设计各部门的绩效指标，缺少从获得整个业务流程的效益最大化的全局角度设计与目标分解。
在上述这种情况下，部门间矛盾上升是必然的：销售订单获得是断续性的，有很大不确定性；而生产产品是流水作业计划安排性的，这是两大部门工作的重要差别。由此，生产部门必然希望销售预测准确，以便进行科学排产计划生产，也才有交货前；在预测必然有偏差情况下，为实现准时交货，库存不可避免，以致于库存就成为消除订单不稳定和预测不准确的重要手段。目前目标设计一味鼓励销售超计划，却同时要求生产交货前，并限制和降低库存。
可知目标设计者不了解产销关系，从而设计出逻辑冲突和加剧两部门矛盾的错误导向目标来。

⑹ 全部身家寻薛斯通道 MT4 版的指标

其实蛮简单的，只不过你的图片有彩色 又漂亮而已，其实就是均线加趋势线而已，呵呵！

⑺ 晨星评级五星级纯债债券基金有哪些

晨星评级相对来说比较早，使用区间净值增长率，把费用扣除掉，算出月度的费用调整后的收益，相对于无风险利率，算出一个超额回报。晨星自己有一个风险评价，它用一个风险系数2通过一个公式算出风险调整后的收益。理柏评级，用了Hurst-Holder指数，这个指数最初是用于研究尼罗河水库，得出一个结论是当连续干旱的时候，会引发持续干旱，当发过大水之后，下一年可能还会发生洪水，但干旱和洪水之间，是存在一个转折点。把H指数分为三组，大于0.55的认为过去业绩和未来业绩持续性比较好，小于0.45的是业绩持续性较差，还有介于二者之间的。每一组都按照计算出的有效回报排序，有效回报是用一个类似信息比率的公式计算的。理柏还计算基金的保本能力，用考察期月度跌幅的总和来考察保本能力，把费用和税收单列考虑，最后这几个指标分开排序后算一个加权，得到基金的排名。而晨星是最后只有一个指标，风险调整后的收益，根据这个指标排序。这是二者的不同之处。另外，晨星5个星级基金的数量是不同的，中间多两头少，而理柏是每个星级各占20%。

外来和尚好念经，但也可能水土不服。那么，国内基金是如何评级的呢?国内机构的评级，银河证券比较早，它在考察业绩的时候，不仅考察区间收益，还有季度平均和月度平均收益，算一个标准分加和，对标准差也是同样的标准化处理，得到风险评分，收益评分减风险评分，就是风险调整收益得分，从高到低排列，五个等级各占20%。海通证券是这样，它算四个数，简单收益、风险调整收益、持股调整收益、契约因素，权重分别占35%、30%、20%、15%，持股调整收益是考察选股能力的，契约因素这样规定的：1.相对业绩比较基准的超额收益：对业绩持续战胜比较基准的基金赋予正向评价，反之将获得负向评价;2.交易换手率：对于业绩同等情况下换手率较低的基金给与正向评价，反之给予负向评价;3.投资比例的遵守：以基金是否遵守招募说明书中约定的投资比例作为衡量指标，对越界的基金进行扣分。

⑻ 赫斯特指数高低能否评价一支股票的优劣

不能只用赫斯特指数高低就来评价一支股票的优劣，但还是有着一定的关系的。
股市指数说白了，就是由证券交易所或金融服务机构编制的、表明股票行市变动的一种供参考的数字。
通过查看指数，对于当前各个股票市场的涨跌情况我们将了然于胸。
股票指数的编排原理是比较复杂的，这里就先说这么多了，点击下方链接，教你快速看懂指数：新手小白必备的股市基础知识大全
一、国内常见的指数有哪些？
股票指数的编制方法和性质是分类的一个依据，股票指数有五种类型：规模指数、行业指数、主题指数、风格指数和策略指数。
其中，最为常见的是规模指数，好比各位常见的“沪深300”指数，它体现了沪深市场中有300家大型企业的股票代表性和流动性都很好、交易也很活跃的整体情况。
再者，“上证50 ”指数的性质也是规模指数，其具体作用就是能够表达出上海证券市场代表性好、规模大、流动性好的50只股票的整体情况。

行业指数其实代表的就是某一行业的现在的一个整体情况。比如“沪深300医药”就是行业指数，代表沪深300指数样本股中的多支医药卫生行业股票，同时也反映出了该行业公司股票的整体表现。
如果想要表示作为人工智能或者新能源汽车这样的那些主题的整体情况的话，就需要用主题指数来表示，以下是相关指数：“科技龙头”、“新能源车”等。
想了解更多的指数分类，可以通过下载下方的几个炒股神器来获取详细的分析：炒股的九大神器免费领取（附分享码）
二、股票指数有什么用？
看完前文，不难知道，指数选取了市场中具有代表性的一些股票，因此通过指数，我们可以快速了解市场整体涨跌情况，这就能清楚地了解市场的热度，甚至将来的走势都能够被预测到。具体则可以点击下面的链接，获取专业报告，学习分析的思路：最新行业研报免费分享

应答时间：2021-09-06，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑼ 赫斯特指数的应用

很多学者研究了中国股票市场的混沌特征，不仅说明了股市运行过程中的混沌特征，而且还给出了混沌特征的数量指标。但他们并没有给出混沌吸引子的结构，而它却是混沌状态的基本特征，是描述混沌的基本工具。混沌吸引子具有分形结构，混沌与分形是密切相关的。本论文以上海股市为例，来分析中国股票市场的分形特征。
中国股市具有复杂的混沌结构，而且我们还给出了股票指数收益率序列的混沌结构的数量指标。“这些数量指标都是混沌度的特征指标”。混沌的另一个特征是具有混沌吸引子，吸引子是一个分形，而分形维是刻划分形最重要的指标。分形维数有多种定义，两种最常用的分形维数是豪斯道夫(Hausdorff)维数和盒维数。1983年，Grassberger和Procaccia利用了嵌入理论和相空间重构技术，提出了从时间序列直接计算关联维数的算法。本文也是用此法来计算中国股市混沌吸引子的分形维。设{xk:k=1,…N}是观测某一系统得到的时间序列，将其嵌入到m维欧氏空间中，得该空间中的点集，其元素为：xn(m,τ)=(xn,xn+τ,…,xn+(m-1)τ),n=1,…Nm，其中：Nm=N-(m-1)τ。从Nm个点中任选一个点xi计算其余每个点到该点的距离rij，对所有xi(i=1,…，Nm)重复这一过程，可得到关联积分函数，其中的H(x)当x>0时取1，当x≤0时取0，关联维数D为当r→0时函数logCm(r)/logr的极限。
以上证综指日收盘值的对数收益率序列为例，对上证股票市场结构进行分析。按照前述方法进行计算，将序列进行分组，每组有5个元素。图2给出了日收益率序列的ln(R/S)-ln(N)双对数图。在横坐标取5.01之前，数据几乎在一条直线上，对ln(R/S)-ln(N)进行回归计算，得出H的值为0.683，大于0.5，说明上证综指的波动不是随机游走的，而是有偏随机游走，即具有持久性。当指数上一个时刻是上升（下降）的，则下一个时刻上升（下降）的可能性比较大。而从相对长的时间跨度来看，日收益率序列H指数明显下降，接近0.5，即基本遵循随机游走。再考察V-统计量，它的定义为V(N)=(R/S)/。如图3，在横坐标为5.01附近明显出现转折，而此数值是取对数得到的。转换成天数为exp(5.01)，即大约150天。在150天循环中，上证综指的波动具有明显的持久性。超过150天，持久性减弱，系统的特征明显改变。
利用G-P算法估计了证券指数收益率序列的混沌吸引子的分形维是介于3到4之间，表明市场在局部的随机性的背后具有全局决定性，即证券市场的运行系统最终会收敛于四个变量决定的混沌吸引子。Hurst指数可衡量一个时间序列的统计相关性。通过实证分析得到上证综指的H指数为0.683，大于0.5，说明上证综指收益率序列具有明显的持久性。
Hurst指数是描述非函数长周期的重要指标。它有别于传统单位根检验，可以发现时间序列存在的超长周期性，可以用于判断市场风险，但运算相当繁琐，单独利用Excel计算费时又费力，作者在充分理解Hurst指数内涵和应用的基础上，利用Excel的宏语言VBA编写宏程序轻松实现Hurst指数的计算，通过这一工作也希望能使Hurst指数能够得到广泛的应用。