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HMM研究实例】运用HMM模型择时策略

HMM模型算法使用hmmlearn模块。...简单介绍一下函数各个参数意思。 ? ? ? 以上。我们看到了六个状态HMM模型输出市场状态序列。...需要注意是:HMM模型只是能分离出不同状态,具体对每个状态赋予现实市场意义,是需要人为来辨别和观察。 下面我们来用简单timming策略来识别6种latent_state所带来效果。...因为HMM模型对输入多维度观测变量进行处理后,只负责分出几个类别,而并不会定义出每种类别的实际含义。所以我们从图形中做出上述判断。 四、择时策略 我们根据模拟出来隐藏状态,来进行择时。 1....我采取方式是把研究模块得出状态序列导出,导入到回测模块使用。 回测结果截图贴在这。回撤和收益都看起来很漂亮。虽然我也没太懂为什么跟可卖空结果差不多= =,可能是单纯算收益率伪回测不太准吧。

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HMM模型在量化交易中应用(R语言版)

因为无法确定物理过程持续时间,模型和信号过程时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效描述。 针对以上问题,在Markov链基础上提出了HMM。...既解决了短时信号描述,又解决了时变模型间转变问题。 RHmm包介绍 应用(训练样本是2007-2009年) 黑HMM模型收益,红是基准。...HMM在波动率市场中应用 输入是:ATR(平均真实波幅)、log return 用是depmixS4包 模型输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少9支,剩291支股票。...HMM问题2:给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应状态序列S = q1,q2,…qT,使得S能够最为合理解释观察序列O?...(同时使用50个HMM模型) 先看看数据: 红圈内数字表示2010-01-12,有4个HMM投票给600005。 这样就可以使用了2种方案。

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    使用R语言进行机制检测隐马尔可夫模型HMM

    是否有两个,三个,四个或更多个“真正”隐藏市场机制? 这些问题答案在很大程度上取决于要建模资产类别,时间范围选择以及所使用数据性质。 ...模拟数据 在本节中,从独立高斯分布中生成模拟收益率数据,每个分布都代表“看涨”或“看涨”市场机制。看涨收益来自均值正且方差低高斯分布,而看跌收益来自均值略为负但方差较高高斯分布。...财务数据 在本节中,将执行两个单独建模任务。第一种将使HMM具有两个机制状态以拟合S&P500收益率,而第二个将利用三个状态。比较两个模型之间结果。...市场在2010年变得较为平静,但在2011年又出现了更多动荡,这导致HMM再次给第一类机制带来了较高后验概率。2011年之后,市场再次趋于平静,HMM始终给第二种机制以高概率。...2015年,市场再次变得更加混乱,这反映在HMM机制之间切换增加。 数据长度使后验概率图难以解释。

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    自然语言处理工具HanLP-基于层叠HMM地名识别

    本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马原理。 封面.jpg 首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比: 1....上一篇内容先说到这里,介绍本篇主题”基于层叠隐马命名实体识别”我这里主要阅读是这篇文章《基于层叠隐马尔可夫模型中文命名实体识别》。...层叠就是将模型级联起来意思,因此系统结构如下图所示: 图1.jpg 如图所示,层叠隐马就是训练三个隐马模型,每个模型标注一种实体,三个模型采用级联形式连接。...不同实体有不同角色标注,实际就是特征,这些特征需要有语言知识,实际上就是你阅读量,通过你大量阅读总结经验,比如姓氏可以作为名字一个特征(张、王、李、赵),常用地名后缀可以作为一个特征(省、...这里地名角色标注简表如下所示: 图2.jpg

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    基于HMM中文词性标注 POSTagging

    本文代码是在徐老师代码基础上,自己加了些注释,在此表示感谢! 1....二元隐马尔科夫BiHMM模型 HMM模型介绍请点击我博客:隐马尔科夫模型(HMM)笔记 3.1 训练 # -*- coding: UTF-8 -*- # trainByBiHMM.py def add2transDict...结果讨论思考 在数据规模较小情况下,每种模型(最大概率、二元HMM、三元HMM各自表现如何?差距是怎样产生? 解答:最大概率模型预测准确率比BiHMM模型小,原因有2个,1....语料增加在解决统计充分性问题,统计越充分,统计结果越趋近于真实概率分布,所以在小语料时,统计不充分,得到概率分布可能与实际不符合,随着语料增多,概率分布趋于真实情况,预测准确率在提升。...粗暴法:频次都+1;缺点,对事例较少词,给了他较大 发射概率,造成路径上概率是最大,继而预测失败。

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    R语言隐马尔可夫模型HMM识别不断变化股票市场条件

    这就是隐马尔可夫模型(HMM)发挥作用地方。他们能够估计每个制度转变概率,然后根据目前情况输出最可能制度。 交易申请非常清晰。...HMMfit <-fit(HMM,verbose = FALSE)#将我们模型添加到数据集中 ? ? 转换矩阵给了我们从一个状态移动到下一个状态概率。...点击标题查阅往期内容 R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 R语言使用马尔可夫链对营销中渠道归因建模 R语言如何做马尔科夫转换模型markov...switching model matlab中隐马尔可夫模型(HMM)实现 matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测...R语言马尔科夫机制转换(Markov regime switching)模型 更多内容,请点击左下角“阅读原文”查看 ?

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    R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告

    p=3784 了解不同市场状况如何影响您策略表现可能会对您收益产生巨大影响。 某些策略在波动剧烈市场中表现良好,而其他策略则需要强劲而平稳趋势,否则将面临长时间下跌风险。...今天天气明天天气变化概率 多雨多雨65% 多雨多云25% 多雨晴朗10% 多云多雨55% 多云多云20% 多云晴朗25% 晴朗多雨10% 晴朗多云30% 晴朗晴朗60% 这似乎是一个非常简单过程...这就是隐马尔可夫模型(HMM)发挥作用地方。他们能够估计每个状态转移概率,然后根据目前情况输出最可能状态。...ModelData <-data.frame(LogReturns,ATR)#为我们HMM模型创建数据 ModelData <-ModelData [-c(1:14),]#删除计算指标数据...使用我们刚刚构建数据框架,要设置3个不同状态,并将因变量分布设置为高斯分布。 HMMfit <-fit(HMM,verbose = FALSE)#将我们模型添加到数据集中 ? ?

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    java语言特点_Java语言有什么特点?

    1、简单性:Java语言继承了C++语言优点,去掉了C++中学习起来比较难多继承、指针等概念,所以Java语言学习起来更简单,使用起来也更方便。 2、面向对象:Java是一种面向对象编程语言。...4、编译和解释性:Java编译程序生成字节码,而不是通常机器码,这使得Java开发程序比用其他语言开发程序快很多。 5、稳健性:Java刚开始被设计出来就是为了写高可靠和稳健软件。...所以用Java写可靠软件很容易。目前许多第三方交易系统、银行平台前台和后台电子交易系统等都会用Java语言开发。 6、安全性:Java存储分配模型是它防御恶意代码主要方法之一。...8、高性能:Java是一种先编译后解释语言,所以它不如全编译性语言快。但Java设计者制作了“及时”编译程序,这样就可以实现全编译了。...9、多线索性:Java是多线索语言,它可以同时执行多个程序,能处理不同任务。 10、动态性:Java语言设计成适应于变化环境,它是一个动态语言

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    java语言_java语言特点

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 1.简洁有效 Java语言是一种相当简洁“面向对象”程序设计语言。...Java语言克服了C++语言所有的难以理解和容易混淆缺点,例如头文件、指针、结构、单元、运算符重载和虚拟基础类等。它更加严谨、简洁。...2.可移植性 Java语言最大特点在于“一次编译,处处运行”,Java语言执行基于java虚拟机(JAVA Virtual Machine Jvm)运行,将源代码编译处字节码文件。...而Java是一门面向对象编程语言,并且有着更加良好程序结构定义。...随着java语言不断完成,java语言提供了JUC多线程开发框架。降低开发者在使用多线程编程中复杂程度。 9.

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    java语言特性

    java语言特性 面向对象(oop) Java它是一个面向对象语言,面向对象含义是指具体某一个事物,即在现实生活中能够看得见摸得着事物,我们常说万物皆是对象 Java语言是跨平台 只要有java...虚拟机就可以运行代码,所以它是跨平台 解释性语言 解释性语言代码被编译后无法直接被计算机执行,需要解释器来执行而编译性语言代码是可以直接被计算机执行 java是健壮 这个方法很多,目前...java类库很多而且生态非常好了,java它有异常处理、垃圾自动回收等功能 java是强类型语言 这个不用说你定义变量必须指定类型,有一个特殊就是新版java具体忘了是 10 还是 11 版本开始支持一个

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    GMM-HMM模型 vs. DNN-HMM模型 vs. DNN-CTC模型 | 语言模型之战 | 老炮儿聊机器语音 | 4th

    1、GMM-HMM声学模型 经典声学模型要数GMM-HMM,我们熟知创业导师李开复先生成名作SPHINX系统,其核心框架就是GMM-HMM框架,其中GMM(高斯混合模型)用来对语音观察概率进行建模...GMM-HMM中使用GMM计算输出概率,引领了DNN-HMM混合系统风潮。...结语 声学模型和语言模型是语音识别中最核心两个模型,对于想从事语音识别算法研究的人来说,都是必须掌握基本功。...关于语言模型常用建模方法介绍详见上周文章: 《语音识别中语言模型:N-Gram语言模型vs....RNN语言模型》 【参考文献】 1、http://www.ednchina.com/news/article/201609070801 2、https://www.cnblogs.com/qcloud1001

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    java语言和C语言区别

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 java语言和C语言区别 简单说就是两种不同语言. 区别如下: 1在运行方式上: C:原始C是面向过程.就是按行执行....语法不同: 单文件编译时间java比C语言快; C语言可以直接操作内存,java不能直接操作; C语言可以封装动态库,java不行; C语言代码不容易跨平台,java代码容易跨平台; C语言有指针...,java没有指针; C语言可以直接操作串口,java需要第三方jar包支持; C语言线程更加灵活,java线程都已经封装好了; C语言做单独功能,可以增加效率,java适用做web应用开发; unix...是C语言编写java也是C语言编写JAVA做web开发时候,已经有很多成型框架技术,C语言很少,且需要处理底层内容,对应不熟悉计算机原理开发者难度很大; JAVA开源包太多了,C语言也有但是偏少...通过JAVA虚拟机解析,可以使在Windows或UNIX 上面写程序在其他系统下也能运行,而C语言是绝对不行。但是C语言 在和硬件打交道时候,速度是最快。 C比较基础,java比较流行。

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    java属于什么语言_java语言属于什么语言

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 JAVA语言是一种介于解释型语言和编译型语言之间面向对象语言,属于高级混合型语言Java代码需要先编译成class,然后交给JVM执行。...而JVM在执行class代码时是解释执行,所以Java不是一门单纯编译型或解释型语言,它是一门混合型语言。...它是集编译型语言和解释型语言优势于一身,即执行速度较快,只需编写和编译一次,从而逐步发展成了一门高级语言Java语言是一个支持网络计算面向对象程序设计语言。...Java语言吸收了Smalltalk语言和C++语言优点,并增加了其它特性,如支持并发程序设计、网络通信、和多媒体数据控制等。因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。...Java语言作为静态面向对象编程语言代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅思维方式进行复杂编程 。

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    浅谈分词算法基于字分词方法(HMM

    在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字分词方法。...隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) 首先,我们将简要地介绍HMMHMM包含如下五元组: 状态值集合Q={q1,q2,......对于这三个基本参数,HMM有三个基本问题: 概率计算问题,在模型λ下观测序列O出现概率; 学习问题,已知观测序列O,估计模型λ参数,使得在该模型下观测序列P(O|λ)最大; 解码(decoding)...HMM分词 在(1)中我们已经讨论过基于字分词,是如何将分词转换为标签序列问题,这里我们简单阐述下HMM用于分词相关概念。...代码实现 我们基于HMM实现一个简单分词器,这里我主要从jieba分词中抽取了HMM部分[3],具体逻辑如下: prob_start.py定义初始状态分布π: P={'B': -0.26268660809250016

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    基于HMM中文分词

    图片发自简书App HMM 和 CRF 常被用于分词、句法分析、命名实体识别、词性标注等 HMM是一个生成模型   使用隐含变量生成可观测状态   生成式模型   估计是联合概率分布...HMM “五元组”   StatusSet:状态值集合   在分词任务中状态值集合为 (B, M, E, S),每个状态代表是该字在词语中位置,其中 B 为词首个字,M 为词中间字,E...基于 HMM 中文分词器   在分词上,要做是:已知 参数(ObservedSet、TransProbMatrix、EmitRobMatrix、InitStatus),求解状态值序列   解决这个问题最有名方法是...Viterbi 算法   一般流程为:   语料准备     爬取文本,用空格隔开   定义 HMM状态,初始化概率,以及中文停顿词   将 HMM 模型封装为独立HMM_Model...  训练模型     首先实例化 HMMSoyoger 类,然后通过 read_txt() 方法加载语料,再通过 train() 进行在线训练   模型测试 ---- 学习资料: 《中文自然语言处理入门实战

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