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新增分析模块: - microstructure: 市场微观结构分析 (Roll价差, VPIN, Kyle's Lambda) - intraday_patterns: 日内模式分析 (U型曲线, 三时区对比) - scaling_laws: 统计标度律 (15尺度波动率标度, R²=0.9996) - multi_scale_vol: 多尺度已实现波动率 (HAR-RV模型) - entropy_analysis: 信息熵分析 - extreme_value: 极端值与尾部风险 (GEV/GPD, VaR回测) - cross_timeframe: 跨时间尺度关联分析 - momentum_reversion: 动量与均值回归检验 现有模块增强: - hurst_analysis: 扩展至15个时间尺度，新增Hurst vs log(Δt)标度图 - fft_analysis: 扩展至15个粒度，支持瀑布图 - returns/acf/volatility/patterns/anomaly/fractal: 多尺度增强 研究报告更新: - 新增第16章: 基于全量数据的深度规律挖掘 (15尺度综合) - 完善第17章: 价格推演添加实际案例 (2020-2021牛市, 2022熊市等) - 新增16.10节: 可监控的实证指标与预警信号 - 添加VPIN/波动率/Hurst等指标的实时监控阈值和案例 数据覆盖: 全部15个K线粒度 (1m~1mo), 440万条记录 关键发现: Hurst随尺度单调递增 (1m:0.53→1mo:0.72), 极端风险不对称 Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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2.4 KiB
Python
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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测试脚本：验证Hurst分析增强功能
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- 15个时间粒度的多尺度分析
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- Hurst vs log(Δt) 标度关系图
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"""
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import sys
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from pathlib import Path
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# 添加项目路径
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sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
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from src.hurst_analysis import multi_timeframe_hurst, plot_multi_timeframe, plot_hurst_vs_scale
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def test_15_scales():
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"""测试15个时间尺度的Hurst分析"""
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print("=" * 70)
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print("测试15个时间尺度Hurst分析")
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print("=" * 70)
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# 定义全部15个粒度
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ALL_INTERVALS = ['1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '2h', '4h', '6h', '8h', '12h', '1d', '3d', '1w', '1mo']
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print(f"\n将测试以下 {len(ALL_INTERVALS)} 个时间粒度：")
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print(f" {', '.join(ALL_INTERVALS)}")
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# 执行多时间框架分析
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print("\n开始计算Hurst指数...")
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mt_results = multi_timeframe_hurst(ALL_INTERVALS)
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# 输出结果统计
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print("\n" + "=" * 70)
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print(f"分析完成：成功分析 {len(mt_results)}/{len(ALL_INTERVALS)} 个粒度")
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print("=" * 70)
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if mt_results:
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print("\n各粒度Hurst指数汇总：")
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print("-" * 70)
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for interval, data in mt_results.items():
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print(f" {interval:5s} | R/S: {data['R/S Hurst']:.4f} | DFA: {data['DFA Hurst']:.4f} | "
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f"平均: {data['平均Hurst']:.4f} | 数据量: {data['数据量']:>7}")
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# 生成可视化
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output_dir = Path("output/hurst_test")
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output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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print("\n" + "=" * 70)
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print("生成可视化图表...")
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print("=" * 70)
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# 1. 多时间框架对比图
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plot_multi_timeframe(mt_results, output_dir, "test_15scales_comparison.png")
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# 2. Hurst vs 时间尺度标度关系图
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plot_hurst_vs_scale(mt_results, output_dir, "test_hurst_vs_scale.png")
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print(f"\n图表已保存至: {output_dir.resolve()}")
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print(" - test_15scales_comparison.png (15尺度对比柱状图)")
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print(" - test_hurst_vs_scale.png (标度关系图)")
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else:
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print("\n⚠ 警告：没有成功分析任何粒度")
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print("\n" + "=" * 70)
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print("测试完成")
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print("=" * 70)
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if __name__ == "__main__":
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try:
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test_15_scales()
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except Exception as e:
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print(f"\n❌ 测试失败: {e}")
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import traceback
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traceback.print_exc()
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sys.exit(1)
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