不说废话了，感谢大神的文章霍夫变换。我还是重点说一下关于程序的部分吧关于直线先说的是函数HoughLines。cv2.HoughLines(image, rho, theta, threshold[, lines[, srn[, stn]]]) image是输入的图像 rho是以像素为单位的累加器的距离分辨率 theta是在弧度内的蓄能器的角度分辨率 threshold其实是阈值，当累加器
# 学习如何在Python中计算Hurst指数
Hurst指数是一种用来衡量时间序列的持续性或趋势的指标，在金融数据分析、气候变化研究等领域具有广泛应用。本篇文章将教你如何使用Python来计算Hurst指数，以下是实现的整体流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-------------
原创
2024-07-31 08:15:10
264阅读
# 如何实现hurst指数算法 python
## 1. 算法流程
首先，让我们来了解一下实现“hurst指数算法 python”的整个流程。我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 计算累积值 |
| 3 | 计算平均值 |
| 4 |
原创
2024-05-10 03:59:55
215阅读
一、从URL读取并返回html树1.1 Rcurl包 使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求，捕获URI，get 和 post 表单。比R socktet连接要提供更高水平的交互，并且支持 FTP/FTPS/TFTP，SSL/HTTPS,telnet 和cookies等。本文用到的函数是basicTextGat
RS分析（Relative Strength Analysis）是一种技术分析方法，用于判断一个证券相对于市场表现的强弱程度。通过比较证券的价格表现和市场指数的价格表现，RS可以帮助投资者找到相对强势或相对弱势的证券，从而制定更有效的交易策略。
而Hurst指数则是一种用于衡量时间序列数据自相关性和长期记忆性的指标，通常用于分析金融数据和股票价格走势。Hurst指数的计算方法比较复杂，但在Pyt
原创
2024-02-25 06:54:47
287阅读
# 机器学习中的重复数据清除与Hurst指数
在数据挖掘和机器学习领域，处理数据的过程中，重复数据的清除是一个不容忽视的步骤。重复数据不仅会导致数据冗余，还会降低模型的性能和准确性。为了有效清除重复数据，许多方法被提了出来，其中Hurst指数的应用逐渐受到关注，本文将介绍如何清除重复数据，并结合Hurst指数的概念进行探讨，同时提供相应的代码示例。
## 什么是Hurst指数？
Hurst指
简单指数平滑适用于可用相加模型描述，并且处于恒定水平和没有季节变动的时间序列地短期预测。简单指数平滑法提供了一种方法估计当前时间点上的水平。为了更加准确的估计当前时间的水平，我们使用alpha参数来控制平滑，alpha的取值在0-1之间。当alpha越接近0，临近预测的观测值在预测中的权重就越小。我们采用伦敦1813年到1912年全部的每年每英尺降雨量来做分析对象，首先读入相关数据和绘制出序列图：
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2023-10-03 12:11:34
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机器学习是计算密集型的，因为算法不是确定性的，因此必须随着时间的推移不断调整。然而，技术指标要快得多，因为方程式没有改变。因此，这提高了他们用于实时交易的能力。什么是 RSI？要创建使用 RSI 的程序，我们必须首先了解 RSI 指标。RSI 是相对强弱指数的缩写。它是一个动量指标，使用价格变化的幅度来评估证券是否超买或超卖。如果 RS一世 值超过70，证券被认为是超买，如果值低于30，则被认为是
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2023-08-22 16:18:39
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标，这一指标最初由英国水利学家Harol.
原创
2021-06-29 11:12:22
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文章目录一、前言1. R/S分析法起源2. Hurst指数定义3. R/S 分析法 Hurst 指数的估计二、算法伪码三、Python代码四、代码测试1. 数据2. 结论五、总结 一、前言代码附在文末了1. R/S分析法起源“Hurst 指数”或“Hurst 系数”由研究员 Harold Edwin Hurst 在研究罗河旱涝更替的情况时，为研究水利的实际问题发明，以衡量时间序列的长期记忆能力。H
期货择时策略-基于Hurst指数的分型策略研究本篇文章是基于研究报告的复现作品，旨在记录个人的学习过程和复现过程中的一些思路。感谢中信期货的研究员前辈的宝贵思路。一、Hurst指数Hurst指数简介赫斯特指数（HurstExponent）又被称为“指数依赖性”或“指数长期依赖性”，这一指标体现了时间序列的自相关性，能用来衡量时间序列的长期记忆能力。赫斯特指数最初由英国水利学家HaroldEdwin
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2024-01-08 19:11:37
37阅读
1.《Analysis and design of analog integrated circuits》, P.R. Gray, P.J. Hurst, Lewis and R.G.Meye
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2022-12-13 15:51:13
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一、报告简介上期我们对于期货多因子的逻辑和用途进行了小结，我们构建期货多因子是为了刻画期货的特征，从而用于机器学习。上期我们探究了动量因子，本篇报告将把更多的因子特征呈现出来。二、因子研究方法上期我们对于因子溢价构建方法进行了简介，本文采用同样方法，每天换仓，构建因子多空组合。对于多空组合收益率，我们采用总收益、年化收益、年化波动、夏普比率、最大回撤、收益回撤比、Hurst指数、5,10,20,60,120日方差比率检验来衡量。其中，Hurst指数（见中信建投Hurst报告）以及方差比率检验（Lo.
原创
2021-05-17 11:42:38
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# Python赫斯特指数的解析与实现
赫斯特指数（Hurst exponent）是一种用来衡量时间序列持久性或逐步变化程度的重要统计量。它最早是由英国水文学家哈罗德·赫斯特（H.E. Hurst）提出的，用于研究尼罗河水文数据。赫斯特指数的值介于0和1之间，具体含义如下：
- H < 0.5：表明该时间序列是反持久性的，短期内下跌的趋势可能会导致长期内的反弹。
- H = 0.5：表明该时间
赫斯特指数是做什么的：来刻画一个时间序列的长记忆性，度量长记忆性（long-term memory, Hurst 1951），即时间序列当前（或过去）的取值以远超随机扰动所能达到的程度影响该时间序列在未来的取值
相关研究：自相似流量关键参数分析
深度解析Hurst模型的打开方式 https://www.sohu.com/a/161977680_739119
介绍：金融市场中大多数时间序列的波动
原创
2021-06-29 11:11:55
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睡眠分期的特征Overall节律十一种A Standard Deviation（SD）B Hjorth ParametersC Maximum-Minimum Distance（MMD）D Petrosian Fractal Dimension（PFD）E Normalized Line Length（NLL）F Generalized Hurst Exponent（GHE）G Log Root
原文：What to know about open source security 作者：Aaron Hurst，编译：御坂弟弟 很多公司都对开源技术情有独钟，那么在保证其安全性方面应该注意哪些问题呢？关于开源安全需要知道些什么...
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2021-03-05 16:15:00
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2评论
以下是常用的时间序列分形维数计算方法及相应的参考文献：Hurst指数法Hurst指数法是最早用于计算分形维数的方法之一，其基本思想是通过计算时间序列的长程相关性来反映其分形特性。具体步骤是：(1) 对原始时间序列进行标准化处理。(2) 将序列分解成多个子序列，每个子序列的长度为N。(3) 计算每个子序列的标准差与平均值之间的关系，即计算序列的自相关函数。(4) 对自相关函数进行拟合，得到一个幂律关
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2023-10-29 07:53:00
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赫斯特指数（Hurst Exponent）是一种用于衡量时间序列数据长记忆性的指标。如果你想通过 Python 来计算赫斯特指数，首先要准备好适配的环境。下面，我将详细介绍如何在 Python 中实现赫斯特指数的计算过程。
### 环境准备
首先，我们需要确保环境中的必要依赖项已经安装完毕。以下是我们需要的库及其对应的安装指令：
| 依赖库 | 版本 | 备注
原创 | 文 BFT机器人人形机器人何时会从研究项目过渡到商业产品？答案似乎是在2024年，届时一些资金充裕的公司将在商业试点项目中部署他们的机器人，以弄清楚人形机器人是否真的准备好投入工作。在2015年DARPA机器人挑战赛总决赛上亮相的机器人之一被称为ATRIAS，由俄勒冈州立大学动态机器人实验室的乔纳森·赫斯特（Jonathan Hurst）开发。2015年，赫斯特共同创立了Agility
原创
2024-01-12 14:32:35
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