我正在尝试计算python中时间序列的赫斯特指数，该值确定了定量金融时间序列的某些均值回复特征。我采用了任意长度的时间序列，并选择将其拆分为数据块，该过程是计算赫斯特指数（多种方法之一）的一部分。我正在写这作为一个功能。想象一下，我将时间序列（有价证券的价格）设置为“ y”，而我想要的组块数量设置为“ n”：
def hurst(y,n):
y = array_split(y,n)
问题在于，现在将数组拆分为多个块，其中一个块的大小与其他块不相等。我想找到均值，标准偏差，均值居中序列，均值居中序列的累计和以及每个块的累计和的范围。但是，由于数组大小不一，所以我还没有找到实现此目的的方法。基本上当我试图通过
mean(y,axis=0)
或1或2，对于轴，我得到一个错误。当使用n = 20时，数组的形状为
(20,)
我以为“向量化”可以帮助我吗？但是我还没有弄清楚如何使用它。我试图避免循环遍历数据。
拆分后的样本数据：
[array([[ 1.04676],
[ 1.0366 ],
[ 1.0418 ],
[ 1.0536 ],
[ 1.0639 ],
[ 1.06556],
[ 1.0668 ]]), array([[ 1.056 ],
[ 1.053 ],
[ 1.0521 ],
[ 1.0517 ],
[ 1.0551 ],
[ 1.0485 ],
[ 1.05705]]), array([[ 1.0531],
[ 1.0545],
[ 1.0682],
[ 1.08 ],
[ 1.0728],
[ 1.061 ],
[ 1.0554]]), array([[ 1.0642],
[ 1.0607],
[ 1.0546],
[ 1.0521],
[ 1.0548],
[ 1.0647],
[ 1.0604]])
数据类型 list
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