文档介绍：衡量数据流趋势的重要指数——Hurst指数
 在科技文献搜索引擎中输入赫斯特指数（Hurst exponent），就会检索到大量的研究文章。我随便搜索了一下，以下列出部分论文的题目，或许你就会对这个指数的应用领域会有一个大概的了解。
衡量数据流趋势的重要指数——Hurst指数
 在科技文献搜索引擎中输入赫斯特指数（Hurst exponent），就会检索到大量的研究文章。我随便搜索了一下，以下列出部分论文的题目，或许你就会对这个指数的应用领域会有一个大概的了解。
      （1）Using the Hurst’s exponent as a monitor and predictor of BWR reactor instabilities（运用赫斯特指数来检测和预测BWR反应器的不稳定性），该论文发表于Annals of nuclear energy（核能年刊）；
      （2）Time-dependent Hurst exponent in financial time series（金融时间序列中的时间依赖的赫斯特指数），发表于Physica A统计力学及其应用分刊；
      （3）Can one make any crash prediction in finance using the local Hurst exponent idea?(运用局部赫斯特指数概念能否预测金融灾难？)，该文发表的期刊同上；
      （4）Determining the Hurst exponent of fractal time series and its application to electrocardiographic analysis（确定分形时间序列的赫斯特指数以及对心电图数据分析的应用）；该文发表于生物学与医学的计算杂志；
      等等
     可以这么说，只要涉及到数据流（时间序列）的地方，就会出现赫斯特指数。那么赫斯特指数到底是个什么东西呢？
      （ 1900—1978）是英国水文学家。他在研究尼罗河水库水流量和贮存能力的关系时，发现用有偏的随机游走(分形布朗运动)能够更好地描述水库的长期存贮能力，并在此基础上提出了用重标极差(R/S)分析方法来建立赫斯特指数(H)。用这个指数可以作为判断时间序列数据是遵从布朗运动还是有偏的布朗运动的指标。
      洪水过程是时间系列曲线，具有正的长时间相关效应。即干旱愈久，就可能出现持续的干旱；大洪水年过后仍然会有较大洪水。这种特性可以用赫斯特指数来表示。
      任何一个时间序列都可以得到一个赫斯特指数。赫斯特指数H的取值一般分为三种情况：（1）H=；（2）H>；（3）H<。
      下面分别就以上三种情形做具体分析。
      （1）对于有效市场，价格时间序列可以用布朗运动来描述，此时H=。由于布朗运动的均值为零，因此这就意味着价格指数的波动不会有系统性的偏差。在这样的市场中比较适合价值投资者。
      （2）1951年，赫斯特研究了75个地球物理现象（特别是水文研究）中的690个时间序列，发现了这些时间序列呈现长期持久性，即所谓的赫斯特效应。例如赫斯特发现尼罗河的河水在一段时间