HMM指数择时研究之理论篇｜东北证券金融工程报告2017

报告摘要

本报告是HMM指数择时系列的第二篇理论篇，在实战篇基础上深入解析HMM三大算法（概率计算、学习、预测），提供五个案例解析。创新提出基于无监督学习的HMM评估方法，发现dist指标能有效评估模型估计误差、状态估计精度及稳定性。通过对比日MA指标与日收益率指标，得出训练长度足够时，日MA指标更适合作为HMM观测变量。适合量化研究员、金融工程师、投资策略分析师、指数择时交易者阅读。

📋 核心要点(部分)

1. HMM算法介绍
2. 概率计算算法
3. 学习算法
4. 预测算法
5. 案例解析
6. HMM评估方法探究