R语言股价跳跃点识别:隐马尔可夫hmm和GARCH-Jump对sp500金融时间序列分析
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Yue Ji撰写 在 A
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本文开发和应用用于生物序列分析的隐马尔可夫模型和HMM。
在本笔记本中,我们向读者介绍了基本的随机波动率模型,并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。
最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案。
在本文中,将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。
贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。
matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好,而其他策略则需要强劲而平稳的趋势,否则将面临长时间的下跌风险。
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