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隐马尔科夫模型(HMM)在股市中的应用

面向人群:统计专业学生,金融行业工作者,需提升竞争力、工作效率的职场人士等

96 人已参加

关于课程

了解不同的股市状况,改变交易策略,对股市收益有很大的影响。

弄清楚何时开始或何时止损,调整风险和资金管理技巧,都取决于股市的当前状况。
《隐马尔科夫模型(HMM)在股市中的应用》以问题导向的方式教学R语言。从数据获取和清理开始,有目的的进行探索性分析与可视化。让数据从生涩的资料,摇身成为有温度的故事。


您将学到什么

学习和应用R语言中的数据分析和挖掘。
包含以下内容:

数据分析方法

  • 原理
  • 案例

R编程

  • 基本操作
  • 统计分析

分析应用

  • 结果解释
  • 模型运用

课程安排

章节

1

介绍

  • 课程介绍 (视频-5分钟)

可浏览视频

  • 课程介绍 (PPT-5分钟)

章节

2

隐马尔科夫模型(HMM)原理

  • 隐马尔科夫模型的由来 (视频-5分钟)
  • 马尔科夫性和马尔科夫链 (视频-6分钟)
  • 马尔科夫链的三个基本算法 (视频-9分钟)

章节

3

R语言实战:隐马尔科夫模型(HMM)

  • 代码和数据 (R,excel-5分钟)
  • 数据获取 (视频-6分钟)
  • 模型建立 (视频-8分钟)
  • 模型预测和结果分析 (视频-8分钟)


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讲师

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Wang Morgan

信息管理硕士毕业,横跨结合IT与金融2个不同领域专业,曾任上市金融科技公司高级程序员、自营部交易员、公募基金之量化投资策略分析师,后任职于中国私募基金,且一手设计打造了多样的金融科技平台。

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