标签： #排列熵

排列熵（PE）的经典用法是「用一个数区分正弦/混沌/噪声」。但真正在量化里值钱的是把它做成实时状态监测器：滑动窗 PE + 模式转移矩阵 + 加权 PE（WPE），能在有序趋势市和无序震荡/危机市之间划出清晰边界。本文从零实现序数模式映射、PE、WPE 与转移矩阵，在「有序-无序」交替合成行情上以 97.6% 正确率识别 regime，并诚实拆穿「PE 量的是结构不是波动」这条最容易被误解的边界（中阶）。

怎么用一个数区分「规则的正弦」「混沌的逻辑斯蒂」和「纯随机的白噪声」？排列熵（Permutation Entropy, Bandt & Pompe 2002）只看序列的『升跌形状』——把每个窗口的相对大小排个序、数频率、算香农熵。它不关心幅度、对单调变换/量纲/平移都不变。本文用纯 numpy 从零实现序数模式计数 + 滑动窗 PE，在三类序列上把复杂度量成 0–1，并展示 PE 如何实时追踪 regime 切换（中阶）。