資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：在本文中，我們將通過使用一類強大的機器學(xué)習(xí)算法隱馬爾科夫模型來探索如何識別不同的股市狀況。隱馬爾科夫模型馬爾科夫模型是一個概率過程，查看當(dāng)前狀態(tài)來預(yù)測下一個狀態(tài)。通過隱馬爾科夫模型，可以深入了解不斷變化的股市狀況。
“了解不同的股市狀況，改變交易策略，對股市收益有很大的影響。 弄清楚何時開始或何時止損，調(diào)整風(fēng)險和資金管理技巧，都取決于股市的當(dāng)前狀況。
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有些策略在波瀾不驚的股市中表現(xiàn)良好，而有些策略可能適合強勁增長或長期下跌的情況。
在本文中，我們將通過使用一類強大的機器學(xué)習(xí)算法“隱馬爾科夫模型”（HMM）來探索如何識別不同的股市狀況。
▍隱馬爾科夫模型
馬爾科夫模型是一個概率過程，查看當(dāng)前狀態(tài)來預(yù)測下一個狀態(tài)。 一個簡單的例子就是看天氣。
假設(shè)我們有三種天氣情況：下雨、多云、陽光明媚。 如果今天下雨，馬爾科夫模型就會尋找每種不同天氣的概率。 例如，明天可能會持續(xù)下雨的可能性較高，變得多云的可能性略低，而會變得晴朗的幾率很小。
▍構(gòu)建模型
基于以上背景， 然后我們可以用來找到不同的股市狀況優(yōu)化我們的交易策略。 我們使用2004年至今的上證指數(shù)（000001.ss）來構(gòu)建模型。
首先，我們得到上證指數(shù)的收盤價數(shù)據(jù)，計算得到收益率數(shù)據(jù)，并建立HMM模型比較模型的預(yù)測結(jié)果。
繪制上證指數(shù)的收盤價和收益率數(shù)據(jù)，我們看到2004年和2017年期間股市的波動情況。
對收益率擬合了三狀態(tài)隱馬爾可夫模型之后， 繪制每個狀態(tài)的后驗概率：
2007 – 2009年間，由于次貸危機，股市出現(xiàn)了驚人的波動，迅速改變了不同狀態(tài)的后驗概率，可以看到2008年前后狀態(tài)2和狀態(tài)3的概率出現(xiàn)了很大的變化。
股市在2010年后變得平靜，因此狀態(tài)2和狀態(tài)3的概率處于平衡狀態(tài)。
基于以上判斷，我們將三種不同的狀態(tài)進行定義。狀態(tài)1認(rèn)為是震蕩市場，狀態(tài)2認(rèn)為是下跌市場，狀態(tài)3認(rèn)為是上漲市場。然后將不同狀態(tài)的預(yù)測結(jié)果返回到真實的上證指數(shù)來觀察是否符合客觀邏輯。
通過真實數(shù)據(jù)擬合，我們看到狀態(tài)1（紫色）震蕩市場，狀態(tài)2（綠色）下跌市場，狀態(tài)3（紅色）上漲市場符合實際的情況。
通過隱馬爾科夫模型，可以深入了解不斷變化的股市狀況。 從而提高交易策略的性能。就從我們的簡單探索來看，這個模型應(yīng)當(dāng)是值得花一些時間去打磨的。可改進的地方非常多。例如可以引入多因子分析，建立多元模型等。
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