%检测序列x是否是均值为0的，随机游走序列，如果是随机游走序列，返回方差值，否则返回0
%模型仍然假设随机游走方差不变，且期望是0(没有飘逸项)
%参考The Extreme Value Method for Estimating the Variance of the Rate of Return
%返回样本1/n时间段内的方差值
function [parkinson1,parkinson2,test]=parkinson(x,n)
if nargin==1
n=25;
end
dis=length(x)/n;
x_max=zeros(n,1);
x_min=zeros(n,1);
j=1;
while j*dis<=length(x)
x_max(j)=max(x((round((j-1)*dis)+1):round(j*dis)));
x_min(j)=min(x((round((j-1)*dis)+1):round(j*dis)));
j=j+1;
end
l=x_max-x_min;
parkinson1=mean(l.*l)/(4*log(2));
parkinson2=mean(l)^2*pi/8;
test=2*mean(l.*l)/(log(2)*pi)/(mean(l)^2);
end
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%w模型参考estimating variance from high low and closing prices
%模型假设价格随机游走，方差保持不变，可以带常数项漂移
%返回结果是1/n数据长度的方差
%返回第一项是Rogers-Satchell波动率，第二项是Garman-Klass波动率（漂移项为0是使用）
function [var,vargarm]=rog_sat_var(x,n)
if nargin==1
n=30;
end
dis=length(x)/n;
x_max=zeros(n,1);
x_min=zeros(n,1);
x_t=zeros(n,1);
j=1;
while j*dis<=length(x)
x_max(j)=max(x((round((j-1)*dis)+1):round(j*dis)));
x_min(j)=min(x((round((j-1)*dis)+1):round(j*dis)));
x_t(j)=x(round(j*dis));
j=j+1;
end
var1=x_max.*(x_max-x_t)+x_min.*(x_min-x_t);
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