網路流量自相似性：
赫斯特指數（英語：hurst exponent）以英國水文學家哈羅德·赫斯特命名，起初被用來分析水庫與河流之間的進出流量，後來被廣泛用於各行各業的分形分析。
現實與理想
諸多市場異象的發現使人們對有效市場假說的質疑愈發深重，這些異象主要集中在：收益分布正態性、波動率與時間長度冪率關係、市場記憶性等方面。而分形市場理論則與之不同，它具備兩個明顯特徵：長記憶性（長程相關性）和標度不變性。
分數布朗運動
peters在系統性提出分形市場理論的同時，還用分數布朗運動來描述金融市場的執行。所謂分數布朗運動實際是由標準布朗運動擴充套件而來，具有自相似性，其序貫極差亦服從th定律。同時，由分數布朗運動性質，不難發現使用hurst模型的理論基礎。
hurst模型的開啟方式
金融市場中大多數時間序列的波動往往表現為非週期性迴圈，重標極差分析法從標度不變性角度出發，不僅能有效計算非週期性迴圈的平均迴圈長度（避免傳統譜分析弊端），而且還能分析週期性迴圈的固定週期。
在重標極差法下計算hurst指數，為保證結果穩定性與準確性，將子區間長度n的上限確定為非週期性迴圈的平均迴圈長度極有必要，而平均迴圈長度的計算有賴於重標極差分析。
此外，由於分形市場理論並不以正態分佈為前提，因此，傳統的算術平均和標準差形式並不適用於hurst指數的期望和標準差的計算公式。
自相似性的分析工具：
self-similarity of network traffic：
網路流量大資料分析平台（1）
本系列文章用來記錄搭建網路流量大資料平台的過程，後續可能還會寫關於做流量分析的部分。廢話不多說，直接開始。總體架構圖如下 使用的軟體版本如下 因為流量採集使用了乙個開源工具，對流量進行了初步的協議解析，所以傳入我們系統的是兩種流量資料 已知協議資料 未知協議資料。已知協議 資料來源直接傳給我們解析後...
網路流量分析
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網路流量分析工具Windump
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