btc_price_anany/HURST_ENHANCEMENT_SUMMARY.md

# Hurst分析模块增强总结

## 修改文件
`/Users/hepengcheng/airepo/btc_price_anany/src/hurst_analysis.py`

## 增强内容

### 1. 扩展至15个时间粒度
**修改位置**：`run_hurst_analysis()` 函数（约第689-691行）

**原代码**：
```python
mt_results = multi_timeframe_hurst(['1h', '4h', '1d', '1w'])
```

**新代码**：
```python
# 使用全部15个粒度
ALL_INTERVALS = ['1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '2h', '4h', '6h', '8h', '12h', '1d', '3d', '1w', '1mo']
mt_results = multi_timeframe_hurst(ALL_INTERVALS)
```

**影响**：从原来的4个尺度（1h, 4h, 1d, 1w）扩展到全部15个粒度，提供更全面的多尺度分析。

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### 2. 1m数据截断优化
**修改位置**：`multi_timeframe_hurst()` 函数（约第310-313行）

**新增代码**：
```python
# 对1m数据进行截断，避免计算量过大
if interval == '1m' and len(returns) > 100000:
    print(f"  {interval} 数据量较大（{len(returns)}条），截取最后100000条")
    returns = returns[-100000:]
```

**目的**：1分钟数据可能包含数百万个数据点，截断到最后10万条可以：
- 减少计算时间
- 避免内存溢出
- 保留最近的数据（更具代表性）

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### 3. 增强多时间框架可视化
**修改位置**：`plot_multi_timeframe()` 函数（约第411-461行）

**主要改动**：
1. **更宽的画布**：`figsize=(12, 7)` → `figsize=(16, 8)`
2. **自适应柱状图宽度**：`width = min(0.25, 0.8 / 3)`
3. **X轴标签旋转**：`rotation=45, ha='right'` 避免15个标签重叠
4. **字体大小动态调整**：`fontsize_annot = 7 if len(intervals) > 8 else 9`

**效果**：支持15个尺度的清晰展示，避免标签拥挤和重叠。

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### 4. 新增：Hurst vs log(Δt) 标度关系图
**新增函数**：`plot_hurst_vs_scale()` （第464-547行）

**功能特性**：
- **X轴**：log₁₀(Δt) - 采样周期的对数（天）
- **Y轴**：Hurst指数（R/S和DFA两条曲线）
- **参考线**：H=0.5（随机游走）、趋势阈值、均值回归阈值
- **线性拟合**：显示标度关系方程 `H = a·log(Δt) + b`
- **双X轴显示**：下方显示log值，上方显示时间框架名称

**时间周期映射**：
```python
INTERVAL_DAYS = {
    "1m": 1/(24*60),   "3m": 3/(24*60),   "5m": 5/(24*60),   "15m": 15/(24*60),
    "30m": 30/(24*60), "1h": 1/24,        "2h": 2/24,        "4h": 4/24,
    "6h": 6/24,        "8h": 8/24,        "12h": 12/24,      "1d": 1,
    "3d": 3,           "1w": 7,           "1mo": 30
}
```

**调用位置**：`run_hurst_analysis()` 函数（第697-698行）
```python
# 绘制Hurst vs 时间尺度标度关系图
plot_hurst_vs_scale(mt_results, output_dir)
```

**输出文件**：`output/hurst/hurst_vs_scale.png`

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## 输出变化

### 新增图表
- `hurst_vs_scale.png` - Hurst指数vs时间尺度标度关系图

### 增强图表
- `hurst_multi_timeframe.png` - 从4个尺度扩展到15个尺度

### 终端输出
分析过程会显示所有15个粒度的计算进度和结果：
```
【5】多时间框架Hurst指数
--------------------------------------------------

正在加载 1m 数据...
  1m 数据量较大（1234567条），截取最后100000条
  1m: R/S=0.5234, DFA=0.5189, 平均=0.5211

正在加载 3m 数据...
  3m: R/S=0.5312, DFA=0.5278, 平均=0.5295

... (共15个粒度)
```

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## 技术亮点

### 1. 标度关系分析
通过 `plot_hurst_vs_scale()` 函数，可以观察：
- **多重分形特征**：不同尺度下Hurst指数的变化规律
- **标度不变性**：是否存在幂律关系 `H ∝ (Δt)^α`
- **跨尺度一致性**：R/S和DFA方法在不同尺度的一致性

### 2. 性能优化
- 对1m数据截断，避免百万级数据的计算瓶颈
- 动态调整可视化参数，适应不同数量的尺度

### 3. 可扩展性
- `ALL_INTERVALS` 列表可灵活调整
- `INTERVAL_DAYS` 字典支持自定义时间周期映射
- 函数签名保持向后兼容

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## 使用方法

### 运行完整分析
```python
from src.hurst_analysis import run_hurst_analysis
from src.data_loader import load_daily

df = load_daily()
results = run_hurst_analysis(df, output_dir="output/hurst")
```

### 仅运行15尺度分析
```python
from src.hurst_analysis import multi_timeframe_hurst, plot_hurst_vs_scale
from pathlib import Path

ALL_INTERVALS = ['1m', '3m', '5m', '15m', '30m', '1h', '2h', '4h',
                 '6h', '8h', '12h', '1d', '3d', '1w', '1mo']
mt_results = multi_timeframe_hurst(ALL_INTERVALS)
plot_hurst_vs_scale(mt_results, Path("output/hurst"))
```

### 测试增强功能
```bash
python test_hurst_15scales.py
```

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## 数据文件依赖

需要以下15个CSV文件（位于 `data/` 目录）：
```
btcusdt_1m.csv   btcusdt_3m.csv   btcusdt_5m.csv   btcusdt_15m.csv
btcusdt_30m.csv  btcusdt_1h.csv   btcusdt_2h.csv   btcusdt_4h.csv
btcusdt_6h.csv   btcusdt_8h.csv   btcusdt_12h.csv  btcusdt_1d.csv
btcusdt_3d.csv   btcusdt_1w.csv   btcusdt_1mo.csv
```

✅ **当前状态**：所有数据文件已就绪

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## 预期效果

### 标度关系图解读示例

1. **标度不变（分形）**：
   - Hurst指数在log(Δt)轴上呈线性关系
   - 例如：H ≈ 0.05·log(Δt) + 0.52
   - 说明：市场在不同时间尺度展现相似的统计特性

2. **标度依赖（多重分形）**：
   - Hurst指数在不同尺度存在非线性变化
   - 短期尺度（1m-1h）可能偏向随机游走（H≈0.5）
   - 长期尺度（1d-1mo）可能偏向趋势性（H>0.55）

3. **方法一致性验证**：
   - R/S和DFA两条曲线应当接近
   - 如果差异较大，说明数据可能存在特殊结构（如极端波动、结构性断点）

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## 修改验证

### 语法检查
```bash
python3 -m py_compile src/hurst_analysis.py
```
✅ 通过

### 文件结构
```
src/hurst_analysis.py
├── multi_timeframe_hurst()     [已修改] +数据截断逻辑
├── plot_multi_timeframe()      [已修改] +支持15尺度
├── plot_hurst_vs_scale()       [新增]   标度关系图
└── run_hurst_analysis()        [已修改] +15粒度+新图表调用
```

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## 兼容性说明

✅ **向后兼容**：
- 所有原有函数签名保持不变
- 默认参数依然为 `['1h', '4h', '1d', '1w']`
- 可通过参数指定任意粒度组合

✅ **代码风格**：
- 遵循原模块的注释风格和函数结构
- 保持一致的变量命名和代码格式

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## 后续建议

1. **参数化配置**：可将 `ALL_INTERVALS` 和 `INTERVAL_DAYS` 提取为模块级常量
2. **并行计算**：15个粒度的分析可使用多进程并行加速
3. **缓存机制**：对计算结果进行缓存，避免重复计算
4. **异常处理**：增强对缺失数据文件的容错处理

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**修改完成时间**：2026-02-03
**修改人**：Claude (Sonnet 4.5)
**修改类型**：功能增强（非破坏性）