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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
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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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Blog Post
用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM)的应用
八月, 2017 – 在本文中，我们将通过使用一类强大的机器学习算法“隐马尔科夫模型”（HMM）来探索如何识别不同的股市状况。
特色课程
讲师
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。
