基于隐马尔可夫模型在股票择时上的应用与研究

隐马尔可夫模型(HMM)是由马尔可夫过程衍生出的概率图模型,常被用于语音模式识别、生物基因序列标记、金融时间序列预测等。主要是验证隐马尔可夫模型在量化金融领域的应用可行性。选取上证指数(上海证券交易所全部上市股票,包括A股和B股,反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况),指数在2000年到2004年这个时间段的数据并进行特征选取,通过实验对隐马尔可夫模型的预测结果与实际结果进行对比,发现隐马尔可夫模型能够更好地识别金融市场的状态,预测金融市场的走向,从而验证其在我国金融市场的应用可行性。