مخفي ماركوف استراتيجية التداول

التداول الكمي.
الاستثمار الكمي والأفكار التجارية، والبحث، والتحليل.
السبت، 3 مارس 2018.
نموذج ماركوف مخفي تطبيقها على التنبؤ فكس.
35 التعليقات:
شكرا على الإشارة إلى ذلك. في الواقع، كان الخطأ المطبعي في بريبرينت الأصلي، وهذا هو السبب في أنني نسخه!
لا تشكك في قدراتك الكمية ولكن هل أنت على محمل الجد اقتراح نموذج مع أن العديد من المعلمات لتناسب مع أي تطبيق على التداول؟ أقول هذا كمتاجر كمي مع أكثر من 14 عاما من الخبرة في مجال الصناعة وتشغيل بلدي منتصف إلى شركة هفت. بالنسبة لي هذه الورقة هي نونيسنس المطلق ونسب شارب المذكورة هي طريقة منخفضة جدا حتى في الخاصة بهم & كوت؛ من العينة & كوت؛ والاختبارات السابقة لتبرير أخذ هذه الورقة على محمل الجد.
في الواقع، فإن المعلمات 16 ليست بقدر ما يبدو. 14 منها هي لتثبيت السلاسل الزمنية نفسها: فهي مستقلة عن استراتيجية التداول. يتم استخدام 2 فقط من المعلمات لتحسين عائد الاستراتيجية.
لا، لم أستخدم أي نماذج تبديل للنظام. لم أجد أبدا أن هذه النماذج تعمل خارج العينة.
لا، لم أرى تلك الورقة، ولكن وضع ذلك على قائمة قراءتي!
مجرد التحدث من وجهة نظر أكاديمية، بدلا من همم عادي ربما شيء مثل الحد الأقصى إنتروبي المخفية ماركوف نموذج قد تعمل بشكل أفضل؟
لماذا تعتقد أن الحد الأقصى من الإنتروبيا هم سوف تعمل بشكل أفضل؟ ويبدو أنه مجرد طريقة أخرى لتقدير البارامترات.
ليس لدي أدلة تجريبية والتنبؤ المالي ليس حقا مجال خبرتي. هذا هو فقط في محاولاتي القليلة لاستخدام التعلم الآلي للتنبؤات المالية، علمت أن كمية من الضوضاء يميل إلى مستنقع أي اتجاهات السوق قد يكون. ونتيجة لذلك فإن معظم المتعلمين يميلون إلى أداء ضعيف حقا، وربما يرجع ذلك إلى الإفراط في تركيب بيانات التدريب.
أنا حاليا قراءة كتابك يسمى & كوت؛ التداول الكمي & كوت ؛، وبرمجتها بالفعل وحاولت ماثلاب ل باكتستينغ. ومع ذلك، فإن النتائج تختلف عن اختبار استراتيجية ميتاترادر ​​/ التحسين.
1) الحد الأدنى من السحب.
عندما قلت النتائج من ماتلاب يختلف عن ميتاتريدر، يمكنك أن تكون أكثر تحديدا؟ هل أنت متأكد من أن المنطق في البرنامجين متطابقين؟
كما اعتقدت أن نسبة شارب يمكن أن تستخدم في أي برنامج. هل هو حقا يقتصر فقط على ماثلاب؟
وقال ارني تشان.
عندما قلت النتائج من ماتلاب يختلف عن ميتاتريدر، يمكنك أن تكون أكثر تحديدا؟ هل أنت متأكد من أن المنطق في البرنامجين متطابقين؟
نعم، فمن المرجح أن الأخطاء في إعداد البيانات هو ما تسبب الاختلافات. في ميتاتريدر، يتم تثبيت البيانات كجزء من البرنامج. ولكن ماتلاب هو منصة الحوسبة العامة، مثل آلة حاسبة. عليك أن تكون حذرا جدا في إعداد البيانات لإدخالها في ماتلاب.
مرحبا إرني، شكرا جزيلا على تعليقاتكم. شخص ما يساعدني مع له المكونات في لجزء الوقت وكان هناك خطأ طفيف جدا في إعداد الوقت في ماتلاب. ومع ذلك، لا تزال النتائج غير متناسقة. ولكن من المستغرب الآن، ونسبة شارب هو تقريبا نفس القيمة لأعلى 5 يمر الحد الأدنى يمر! ولكن ليس من حيث الأرباح، على الرغم من.
أنا سعيد وجدت علة. إذا كان منطق البرمجة هي نفسها في ماتلاب و مت، ثم النتائج السبب الوحيد يمكن أن يكون مختلفا هو إدخال البيانات خاطئ.
متى جئت إلى الولايات المتحدة الأمريكية لتعليم الدرجة الكمية التجارية؟
والامر متروك لمنظم ورش العمل، مجلة المحلل الفني. إذا كنت مهتما، يرجى طلب ورشة عمل نيويورك أو شيكاغو في training@technicalanalyst. co. uk.
هل يرجى نشر رابط إلى مدونتك في مجتمع تداول العملات؟ سوف أعضائنا نقدر ذلك.
وتشمل الأعضاء: التجار العملات والعملات والخبراء تجارة الفوركس والمهنيين.
من السهل القيام بذلك، ما عليك سوى قص الرابط ولصقه وإرساله تلقائيا إلى موقعك على الويب. يمكنك أيضا إضافة مقالات، أخبار وفيديو إذا أردت.
البريد الالكتروني لي إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة أو أود مني أن تفعل ذلك بالنسبة لك.
لا تتردد في مشاركة كلما أردت.
مجتمع تداول العملات: الفورت / العملات /
وآمل أن تنظر تقاسم معنا.
جيمس كوفمان، محرر.
أنا لست على دراية بوظيفة ماتلاب المحددة التي تستخدمها (أستخدم حزمة مجانية بدلا من ذلك)، ولكن بشكل عام، نعم، إذا كنت تريد التنبؤ بمتغير القياس التالي، فهذا ما تفعله. في تطبيقات أخرى، يكون التجار أكثر اهتماما بمتغير الدولة (على سبيل المثال، نسبة التحوط، والتي لا يمكن ملاحظتها مباشرة، وبالتالي & كوت؛ مخفية & كوت؛)، وسيكون التنبؤ المتغير للدولة هو التركيز.
شكرا إرني. يتم توفير هذه الوظائف من قبل أدوات ماتلاب الاحصائيات. هناك خمس وظائف المتاحة هناك.
وفيما يتعلق بتعليقك على التنبؤ بمتغيرات الدولة، فإن الواقع هو أنه ليس لدينا أي فكرة عما هي الدول وكم منهم يجب أن يكون ذلك؟ حتى لا يفترض الناس بعض الدول التعسفية & كوت؛ مشمس، ممطر، غائم & كوت؛ أو أي نوع من المخاطر) ريسك أون، ريسكوف، ريسكوينوتر (.
لتحديد ما يجب أن يكون متغير الدولة، غالبا ما تحتاج إلى بعض المعرفة المجال. أي، تحتاج إلى أكثر من هم لتقييد نموذجك. وهناك مثال جيد في الفصل الثالث من كتابي الجديد الذي يوضح استخدام هم في إيجاد نسبة التحوط لزوج إتف. متغير الدولة المختار في هذه الحالة ليس تعسفيا على الإطلاق. أيضا، في هذه الحالة، والهدف ليس في التنبؤ القياس التالي، على الرغم من أنك يمكن أن تختار للقيام بذلك.
لقد قرأت هذه الورقة من قبل. في الواقع، بعض المتعاونين ولقد حاولت تكرار وتوسيع النتائج إلى المزيد من الأسهم. وكان هذا الجهد الفشل، وعززت رأيي أن تقنيات التعلم الآلي التي تعلم مباشرة قواعد غير مناسبة للتداول.
هذا مثير للاهتمام. أنا نفذت إصدار بلدي من نموذج ماركوف و باكتيستس أعطاني نتائج بمعدل 66٪ معدل الفوز على فترة التداول ساعة على مدى فترة التداول التراكمي من 5 سنوات. ثم طبقت طريقة بمك لهذه النتائج وارتفع معدل الفوز إلى متوسط ​​83٪. من حيث التداول الفعلي كنت تداول لمدة 7 أشهر الآن ومتوسط ​​نسبة الفوز هو 69٪ باستخدام كلتا الطريقتين. فإنه يحصل على أفضل مع مرور الوقت ويتكيف بشكل مماثل مع ظروف السوق المتغيرة لذلك أنا واثق في ذلك. على أي حال أقول فقط أنه من الممكن أن تفعل هذا الشيء.
شكرا لتقريركم للنجاح مع نموذج هم!
من قبل بمك، هل تعني مرشح الجسيمات مونت كارلو؟
لقد ذكرت في كتابك أنك استخدمت & كوت؛ شراء على الفجوة & كوت؛ في التداول المباشر.
كيف يمكنك التعامل مع حالة حيث لا توجد الصفقات / يقتبس واحد أو أكثر من الأدوات خلال جلسة الافتتاح؟
وعند تحليل البيانات التاريخية، تكون هذه الحالة صحيحة أحيانا. تحدث مشكلة أخرى عندما يكون هناك الحرف / يقتبس لكنها قديمة جدا، على سبيل المثال الطابع الزمني يساوي 08:55 صباحا.
وسوف أكون ممتنا للمساعدة.
لقد ذكرت في كتابك أنك استخدمت & كوت؛ شراء على الفجوة & كوت؛ في التداول المباشر.
كيف يمكنك التعامل مع حالة حيث لا توجد الصفقات / يقتبس واحد أو أكثر من الأدوات خلال جلسة الافتتاح؟
وعند تحليل البيانات التاريخية، تكون هذه الحالة صحيحة أحيانا. تحدث مشكلة أخرى عندما يكون هناك الحرف / يقتبس لكنها قديمة جدا، على سبيل المثال الطابع الزمني يساوي 08:55 صباحا.
وسوف أكون ممتنا للمساعدة.
وينبغي أن يتم جميع باكتستينغ خلال اليوم مع يقتبس بدلا من الصفقات.
حسنا، وبمجرد أن الموضوع / البحث يتصل مباشرة إلى المال مما يجعل الفرصة فمن غير المجدي تماما أن نتوقع أي نوع من ردود الفعل المفيدة / مساهمة: يساهم الحمقى، سمارتس كسب المال.
إذا كان شخص ما لديه فكرة عمل انها بسيطة جدا للتحقق من صحة - كسب المال. فإن البديل سيكون للمساهمة ولدي الكثير من الحديث الجميل.

جيكو كوانت - التداول الكمي.
التداول الكمي، التحكيم الإحصائي، تعلم الآلة والخيارات الثنائية.
آخر الملاحة.
نماذج ماركوف المخفية & # 8211؛ الاتجاه التالي & # 8211؛ الجزء 4 من 4.
تحديث: كان هناك نظرة إلى الأمام علة في التعليمات البرمجية عند حساب أوتوسامبليلونغريتورنز و أوتوسامبلشورتريتورنز، وقد تم تصحيح هذا وخفض للأسف نسبة شارب من 3.08 إلى 0.857. هذا هو السبب في أنني دائما نشر التعليمات البرمجية لتوفير شفافية أكبر من غيرها من المواقع.
الجزء 3 من هذه السلسلة أظهرت كيفية تدريب هم على نموذج لعبة، وسوف تركز هذه الوظيفة على كيفية فعلا الذهاب نحو نمذجة بيانات الحياة الحقيقية. وسيتم وضع استراتيجية الاتجاه التالي لتداول S & أمب؛ P 500.
في معظم مشاكل التعلم التعلم الجهاز تحتاج إلى مجموعة من البيانات التدريبية التي لديها تسميات الطبقة. في حين أن لدينا بيانات السوق نحن دون & # 8217؛ ر تسميات فئة، المهمة الأولى هي لذلك لتوليد تسميات فئة لبيانات التدريب.
نحن نرید وضع استراتیجیة التوجیھ التالیة، نحتاج إلی اختیار أجزاء من السلسلة الزمنیة ل S & أمب؛ P 500 وقم بتسمیتھا إما في اتجاه صعودي أو نزولي (یمکن أیضا أن لا یکون لدیھا علامة اتجاه). من الناحية النظرية يمكنك القيام بذلك باليد، ولكن هذا لن يكون من الممكن القيام به على الكون كله من الأسهم. بدلا من ذلك يمكننا كتابة برنامج لتصنيف البيانات تلقائيا بالنسبة لنا، وكيف تصنيف البيانات كما هو الحال في الاتجاه يعتمد على تعريفك للاتجاه.
تظهر التصنيفات في الرسم البياني أدناه، كما أن السعر مع اللون الأخضر أسفله يعني أنه تم وضع علامة على إشارة طويلة، أي سعر باللون الأحمر أعلاه يعني أنه يحتوي على العلامة القصيرة.
في التعليمات البرمجية المقدمة تحقق لمعرفة ما إذا كان السعر الحالي هو أدنى سعر للفترات ال 10 المقبلة (متغير ندايلوكفورواردلوهيغ)، إذا كان ثم يذهب طويلا، إذا كان المتغير هو أعلى على مدى 10 فترات التالية ثم إغلاق طويلة. هل عكس للسراويل. انها الخام قليلا وأتصور أن هناك طرق أفضل بكثير لتصنيف الاتجاهات، قد يكون من المفيد وضع قيود تقلب على الاتجاهات (ينبغي أن نأمل تصفية من خلال وتحسين نسبة شارب).
بالإضافة إلى وضع العلامات على البيانات مجموعة من المتجهات & # 8220؛ الميزات & # 8221؛ يجب أن تتولد، يجب أن تحتوي على الميزات المتغيرات التي تكون مفيدة للكشف عن الاتجاهات. ناقلات الميزة التي استخدمتها لديها نسب مفتوحة لإغلاق السعر، مفتوحة لارتفاع الأسعار، مفتوحة لانخفاض الأسعار وجميع المجموعات الوسيطة. في كثير من الأحيان من المستحسن أن نمذجة ديناميات هذه المتغيرات ووضع التغيير فترة واحدة في هذه المتغيرات داخل ناقلات الميزة.
وتظهر الصورة أعلاه احتمال أن يكون كل نظام من أسواق السوق قد تلقى تدريبا على مجموعة البيانات نفسها. ومن المطمئن أن نرى أن النظام الطويل أصبح مستبعدا جدا خلال تحطم عام 2008.
واحدة من خصائص ممتازة من هم هو أنها تسمح النمذجة من الحالات التي لها مدة مختلفة ولكن هي من نفس الفئة. على سبيل المثال قد يستمر الاتجاه لمدة 10 أيام، ويمكن أن يستمر اتجاه آخر لمدة 35 يوما، يمكننا تمرير كل من هذه الأمثلة في هم، وسوف نحاول ونمذجة الفرق المدة باستخدام احتمالات انتقال الدولة الداخلية.
13 أفكار حول & لدكو؛ نماذج ماركوف المخفية & # 8211؛ الاتجاه التالي & # 8211؛ الجزء 4 من 4 & رديقو؛
شكرا لك على مشاركة الشفرة.
لسوء الحظ يتم إهمال رمم. ربما يكون من المفيد تعديل رمز موقع debmixS4: cran. r-بروجيكت / ويب / باكاجيس / depmixS4.
بشكل عام هذه الحزمة هي أكثر قوة.
هناك خطأ في هذا الرمز & # 8211؛ أنا وضعت البيانات العشوائية في ولا يزال أعطاني من العينة شارب نسبة 2.5.
الفارق هو الطريق الخطأ.
شكرا لك، لقد قمت بتحديث المقالة. وقد تبخرت نسبة شارب بلدي 🙁
هذا هو السبب في أنني أكره R، انها & # 8217؛ ق بطيئة، وليس كائن الموجهة والأهم من ذلك كله & # 8217؛ s من السهل جدا أن نقدم التحيز إلى الأمام!
وهذا هو السبب في أنني أتطلع إلى رؤية هذا الرمز تحويلها إلى الثعبان. 🙂
على محمل الجد، أنا & # 8217؛ د أحب أن يرى عملك التعلم الآلي كمثال في الثعبان. ومن المرجح أن العديد من الناس الآخرين أيضا.
كل خير وشكرا لتقاسم،
ما هي المفقودين في R الذي هو موجود في لغات أخرى من شأنها أن تمنع نظرة التحيز قدما؟
(ومن وجوه المنحى بالمناسبة، والكلمات الرئيسية هي وظائف عامة، S3- و S4 الكائنات)
أنا & # 8217؛ د يوصي كسر التعليمات البرمجية أكثر قليلا وإضافة في أكثر قليلا شرح لكل جزء من التعليمات البرمجية. التمرير الأفقي أيضا يجعل من الصعب جدا قراءة التعليمات البرمجية. أعتقد أن إرشادات النمط توصي بأقل من 80 حرفا في كل سطر.
أيضا، عند استخدام البيانات شتس، تأخر هو رقم إيجابي، على الرغم من أنني أعتقد إن لم يكن، فإنه يذهب في الاتجاه الآخر.
جيكو & # 8211؛ يبدو أن رم لا يعمل بعد الآن & # 8217؛ أي اقتراح للحصول على بديل مناسب؟ مبتدئ كم هنا حتى نقدر نصيحتك & # 8230؛.awesome بلوق راجع للشغل!
شكرا لك على مشاركة الشفرة. أعتقد أنني حصلت أخيرا على إيديا من هم.
كيف حددت الشروط الأولية؟
شكرا لمشاركة الرمز، دون ذلك ربما كنت فازت & # 8217؛ ر معرفة كيفية استخدام هم.
شكرا لك على مشاركة الشفرة. لدي سؤال: لماذا تناسب نموذجين مع ثلاث ولايات؟ في ذهني أن تدرب نموذجين للعثور على ثلاث دول الكامنة داخل إما اتجاه طويل أو قصير ولكن لا اقول لكم اذا كانت الميزات صعودية أو هبوطية. و له فقط يعطي لك مقياسا على مدى جيدا ثلاث دول تناسب ميزات الاختبار في نموذج واحد أو الآخر.

جيكو كوانت - التداول الكمي.
التداول الكمي، التحكيم الإحصائي، تعلم الآلة والخيارات الثنائية.
آخر الملاحة.
نماذج ماركوف المخفية & # 8211؛ نموذج الوصف الجزء 1 من 4.
نماذج ماركوف المخفية.
وهذه الوظيفة وضع إطار عام لمهام التصنيف باستخدام نماذج ماركوف خفية. وسوف تغطي سلسلة تعليمي كيفية بناء وتدريب نماذج ماركوف خفية في R. في البداية سيتم شرح الرياضيات، ثم مثال في R المقدمة ومن ثم سيتم استكشاف تطبيق على البيانات المالية.
إطار التعرف على الأنماط العامة.
وتستمد مجموعة من الميزات من مجموعة البيانات والفئة التي تم تحديدها من خلال إيجاد الطبقة الأكثر احتمالا نظرا للبيانات.
ومع ذلك غير معروف، لذلك بايز & # 8217؛ يجب أن تستخدم القاعدة.
وبما أن تعظيم لا يعتمد على يمكننا تجاهل ذلك. المصطلحات و، هي احتمالية البيانات المعطاة للفئة والاحتمال السابق لفئة معينة، يتم تعريف كلا المصطلحين من قبل نموذج. سيتم وصف نموذج الميزة من قبل نموذج ماركوف المخفية (هم)، كل فئة سوف يكون ذلك & # 8217؛ s الخاصة هم.
المهمة في يدك.
أولا نحن بحاجة إلى إنشاء مجموعة من الميزات من البيانات الخام. وسوف تخطي هذه الخطوة في الوقت الراهن لأنها محددة لتطبيق نموذج ماركوف الخفية، على سبيل المثال في التمويل قد تكون أسعار الأسهم المختلفة، ويمكن أن يكون مجموعة من المؤشرات الفنية / حسابات التقلب تطبيقها على البيانات. هم & # 8217؛ s شعبية في التعرف على الكلام وعادة ما يكون ناقلا وصف خصائص الطيف الترددي للخطاب.
ثانيا، يجب أن يتم تعيين متجه العناصر فئة من ه. ويتم ذلك عن طريق تقدير الاحتمال الأقصى، هم هو نموذج التوليدية، واختيار الطبقة التي من المرجح أن يكون قد ولدت ناقلات الميزة.
وبالنسبة للتمويل، قد يكون الفصل نظاما للسوق (يتجه / يعيد التراجع) أو في التعرف على الكلام.
مثال مواصفات هم.
عدد الدول في وزارة الصحة.
احتمال الانتقال من الدولة ط إلى الدولة ي.
احتمال توليد ناقلات الميزة عند دخول الدولة j (بشرط j ليس حالة الدخول أو الخروج)
قد يتم كتابة هم كما.
ناقلات ميزة لوحظ.
تسلسل الحالة المحدد.
والاحتمال المشترك هو احتمال القفز من حالة إلى أخرى مضروبة في احتمال توليد متجه العناصر في تلك الحالة:
حيث هو دائما حالة دخول 1، ودائما حالة الخروج N.
حساب الاحتمالية.
في حساب الاحتمال المشترك أعلاه افترضنا تسلسل حالة. ولكن هذا هو متغير الكامنة، ونحن لا نعرف ذلك، أنها مخفية (وبالتالي اسم ماركوف نموذج هيدن)! ولكن إذا جمعنا كل تسلسل الحالة الممكنة يمكننا تهميشها.
وهذا يمكن أن يكون مشكلة بسبب عدد من متواليات الدولة المحتملة (وخاصة في تطبيق في الوقت الحقيقي)، وخوارزميات لحسن الحظ موجودة لأداء الحساب بشكل فعال دون الحاجة لاستكشاف كل تسلسل الدولة. واحدة من هذه الخوارزمية هي خوارزمية إلى الأمام.
هذا هو توزيع الإخراج لحالة معينة j. التوزيع يمكن أن يكون أي شيء تريد ولكن يجب أن نأمل مطابقة توزيع البيانات في الدولة ي، ويجب أن يكون تراكتاتيكالي تراكتابل. الخيار الأكثر طبيعية في هذه المرحلة هو أن نفترض يمكن وصفها من قبل غاوس متعددة المتغيرات. ككلمة توخي الحذر إذا كانت عناصر متجه الخاص بك ترتبط ارتباطا وثيقا ثم، مصفوفة التباين، لديها الكثير من المعلمات لقياس. معرفة ما إذا كان يمكنك طيها.
إلى مصفوفة قطرية.
كيفية تدريب / فيتيربي المعلمة تقدير.
ونحن نعلم بالفعل كيفية تناسب التوزيع الطبيعي، و مل هو هو المتوسط، والتغاير من ناقلات الميزة. ومع ذلك يجب علينا فقط حساب المتوسط ​​والتغاير على متجهات الميزة التي جاءت من الدولة ي، وهذا ما يعرف بتجزئة فيتربي. فيتربي تجزئة يعني وجود مهمة صعبة بين ناقلات الميزة والدولة التي ولدت ذلك، ويسمى طريقة بديلة بالم-ويلش الذي يعين الاحتمال نواقل ميزة إلى حالات متعددة.
ولدت الدولة ي الملاحظات بدءا من.
ومن غير المعروف مسبقا التي ولدت الدولة التي ناقلات الملاحظة، لحسن الحظ هناك خوارزمية تسمى خوارزمية فيتربي لحل هذه المشكلة تقريبا.
وسيتم استكشاف خوارزمية الأمام لحساب كفاءة وخوارزمية فيتربي في مشاركتي المقبلة.
4 أفكار حول & لدكو؛ نماذج ماركوف المخفية & # 8211؛ نموذج الوصف الجزء 1 من 4 & رديقو؛
مرحبا جيكو، هناك كتاب ممتاز حول هم في R: النماذج الخطية الديناميكية مع R. أعتقد أنك تعرف مسبقا، ولكن نأمل أن يكون هذا يمكن أن يكون مفيدا لقرائك.

استراتيجية التداول ماركوف المخفية
هذا هو أول كوانتوبيان ألغو، حتى يكون من السهل على لي :).
والفكرة هي حركات الأسهم المتتالية القائمة على أساس فروق الأسعار، ووضع علامة على تلك الترددات في مصفوفة انتقالية محتملة، حيث يشير إدخال بيج إلى الحركة من الحالة i إلى الحالة j. ثم يتم تقسيم المصفوفة على العدد الإجمالي للتحولات للحصول على احتمال نقل الحالات. إذا كان الصفوف، ل j & غ؛ ط، هو احتمال كبير لائق (ويعرف أيضا باسم احتمال انتقاله صعودا، أو زيادة سعر السهم)، ثم شراء الأسهم، والعكس بالعكس.
وأعتقد أن المسألة الرئيسية مع هذه الخوارزمية هي طريقة بينينغ التي اخترتها في السطر 34. بدلا من بينينغ حركة الأسهم على أساس المتوسط، ربما سيكون من الأفضل أن بنها عن طريق تقسيم سعر الإغلاق أو سعر السهم الحالي. لا تظهر الصفوف من مصفوفة الانتقال الاحتمالية مجموع 1. كما أنني لم أحسب أي قيم μ لأنني لم أكن أعرف كيفية الاستفادة منها، كما تستخدم في بعض الهوية مثل بيج * μ = μ. سيتم تنفيذ مصفوفة أكبر إذا كان وقت التشغيل لم يكن بطيئا كما هو.
أي ملاحظات أو مفيدة البصيرة سيكون موضع تقدير كبير.
مرحبا بكم في كوانتوبيان وشكرا لتقاسم - خوارزمية مثيرة للاهتمام. في جوهر يبدو أن خوارزمية الكشف عن نمط. هناك اقتراحان:
تنفيذ سلاسل ماركوف باليد هو عمل صعب بسبب التطبيع، كما لاحظتم.
على أي حال، مجرد بعض الأفكار. سيكون من الغريب أن نتعلم إذا كان لديك أي أفكار أخرى لتحسين الاستراتيجية؟
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان. وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
هم، وأود أن أفعل بعض البحوث على هذا النموذج ماركوف خفية بعد انغمس بلدي منتصف المدة الرياضيات المالية، يبدو للاهتمام. لم أكن متأكدا تماما من كيفية تطبيعه / ما يفعله، أو كيفية تدوينه حتى في هذه المسألة، لذا قررت أن أذهب على مماسي الخاص وحاول استراتيجية اشترت بعض الأسهم إذا كان كان احتمال زيادة الدول معقول استنادا إلى المصفوفة.
ما زلت أفكر في كيفية تحسين الخوارزمية جانبا من إصلاح جزء بينينغ / شراء الأسهم. قد يكون هناك خطأ في مكان ما لأن -100٪ عائدات يبدو قليلا فارفيتشد لول. أود أن أقول إن نيتني الرئيسية من الخوارزمية كانت أكثر من الحصول على تعليق من كوانتوبيان بدلا من وجود استراتيجية الوحش، على الرغم من عوائد إيجابية لن تؤذي: P.
عذرا، هناك خطأ ما. حاول مرة أخرى أو اتصل بنا عن طريق إرسال الملاحظات.
لقد أرسلت بنجاح تذكرة دعم.
سيكون فريق الدعم لدينا على اتصال قريبا.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.
يتم توفير المواد على هذا الموقع لأغراض إعلامية فقط ولا تشكل عرضا للبيع أو طلب شراء أو توصية أو تأييد لأي أمن أو استراتيجية، كما أنها لا تشكل عرضا لتقديم الخدمات الاستشارية الاستثمارية من قبل كوانتوبيان.
وبالإضافة إلى ذلك، لا تقدم المادة أي رأي فيما يتعلق بملاءمة أي ضمان أو استثمار محدد. لا ینبغي اعتبار أي معلومات واردة في ھذه الوثیقة بمثابة اقتراح للانخراط في أي مسار عمل یتعلق بالاستثمار أو الامتناع عنھ حیث لا یقوم أي من کوانتوبيان أو أي من الشرکات التابعة لھ بتقدیم المشورة الاستثماریة أو العمل کمستشار لأي خطة أو کیان خاضع ل وقانون تأمين دخل التقاعد للموظفين لعام 1974، بصيغته المعدلة، أو حساب التقاعد الفردي أو المعاش التقاعدي الفردي، أو تقديم المشورة بصفة الأمانة فيما يتعلق بالمواد المعروضة في هذه الوثيقة. إذا كنت مستقلا فرديا أو مستثمرا آخر، فاتصل بمستشارك المالي أو أي جهة مالية أخرى لا علاقة لها بكوانتوبيان حول ما إذا كانت أي فكرة استثمار أو إستراتيجية أو منتج أو خدمة معينة مذكورة هنا قد تكون مناسبة لظروفك. وتشمل جميع الاستثمارات مخاطر، بما في ذلك خسارة أصل الدين. لا تقدم كوانتوبيان أي ضمانات بشأن دقة أو اكتمال الآراء المعرب عنها في الموقع. وتخضع اآلراء للتغيير، وقد تصبح غير موثوقة ألسباب مختلفة، بما في ذلك التغيرات في ظروف السوق أو الظروف االقتصادية.

QuantStart.
الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.
تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.
نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.
من قبل مايكل هالز مور في 5 سبتمبر، 2018.
وهناك تحد ثابت أمام التجار الكميين هو تعديل السلوك المتكرر للأسواق المالية، وغالبا ما يكون فجأة بسبب تغير فترات السياسة الحكومية والبيئة التنظيمية وغيرها من الآثار الاقتصادية الكلية. وتعرف هذه الفترات بالعامية بأنها "أنظمة السوق"، وكشف هذه التغييرات هو عملية مشتركة، وإن كانت صعبة، من قبل المشاركين في السوق الكمية.
وتؤدي هذه الأنظمة المختلفة إلى تعديلات في عائدات الأصول عن طريق التحولات في وسائلها، والفروق / التقلبات، والارتباط المتسلسل والتباين، مما يؤثر على فعالية أساليب السلاسل الزمنية التي تعتمد على الاستبانة. على وجه الخصوص يمكن أن يؤدي إلى ارتباط ديناميكيا متفاوتة، والتفرطح الزائد ("ذيل الدهون")، متغايرة (تجميع الارتباط المتسلسل) فضلا عن عوائد المنحرفة.
هذا يحفز الحاجة للكشف عن فعالية وتصنيف هذه الأنظمة من أجل اختيار الأمثل نشر استراتيجيات التداول الكمي وتحسين المعلمات داخلها. ثم تصبح مهمة النمذجة محاولة لتحديد متى حدث نظام جديد وتعديل نشر الاستراتيجية وإدارة المخاطر ومعايير تحديد المواقع وفقا لذلك.
ومن الطرق الرئيسية لتنفيذ الكشف عن النظام استخدام تقنية سلسلة زمنية إحصائية تعرف باسم نموذج ماركوف الخفي [2]. هذه النماذج هي مناسبة تماما للمهمة لأنها تنطوي على الاستدلال على العمليات "الخفية" التوليدية عن طريق "صاخبة" الملاحظات غير المباشرة المرتبطة بهذه العمليات. وفي هذه الحالة تكون العملية الخفية أو الكامنة هي حالة النظام الأساسية، في حين أن عوائد الأصول هي الملاحظات غير المباشرة التي تتأثر بهذه الدول.
سوف تناقش هذه المقالة سلسلة النظرية الرياضية وراء نماذج ماركوف المخفية (هم) وكيف يمكن تطبيقها على مشكلة الكشف عن النظام لأغراض التداول الكمي.
وستبدأ المناقشة بإدخال مفهوم نموذج ماركوف ([1]) والتصنيف المرتبط به، الذي يعتمد على مستوى الاستقلال الذاتي في النظام وكذلك مقدار المعلومات المتعلقة بالنظام. وستركز المناقشة بعد ذلك على هيكل آلية إدارة حقوق الإنسان على أنها عملية مستقلة، مع معلومات يمكن ملاحظتها جزئيا.
وكما هو الحال مع المناقشات السابقة حول نماذج الفضاء الحكومية الأخرى ومرشح كالمان، سيتم توضيح المفاهيم الاستنتاجية للفلترة والتلطيف والتنبؤ. خوارزميات محددة مثل خوارزمية إلى الأمام [6] وخوارزمية فيتربي [7] التي تنفذ هذه المهام لن يتم تقديمها كمحور للمناقشة تقع بقوة في تطبيقات هم إلى التمويل الكمي، بدلا من اشتقاق الخوارزمية.
في المقالات اللاحقة سيتم تطبيق هم على مختلف الأصول للكشف عن الأنظمة. وستضاف بعد ذلك تراكبات الكشف إلى مجموعة من استراتيجيات التداول الكمي عن طريق "مدير المخاطر". سيتم استخدام هذا لتقييم كيفية اختلاف أداء التداول الحسابي مع وبدون الكشف عن النظام.
نماذج ماركوف.
قبل مناقشة نماذج ماركوف المخفية من الضروري النظر في المفهوم الأوسع لنموذج ماركوف. نموذج ماركوف هو نموذج الفضاء الدولة العشوائية التي تنطوي على انتقالات عشوائية بين الدول حيث احتمال القفزة يعتمد فقط على الحالة الراهنة، بدلا من أي من الدول السابقة. ويقال إن النموذج يمتلك عقار ماركوف وهو "بلا ذاكرة". نماذج المشي العشوائي هي مثال آخر مألوف لنموذج ماركوف.
ماركوف يمكن تصنيف النماذج إلى أربع فئات واسعة من النماذج اعتمادا على استقلالية النظام وما إذا كان يمكن ملاحظة كل أو جزء من المعلومات حول النظام في كل ولاية. توفر صفحة نموذج ماركوف في ويكيبيديا [1] مصفوفة مفيدة توضح هذه الاختلافات، والتي سوف تتكرر هنا:
أبسط نموذج، سلسلة ماركوف، على حد سواء مستقلة ويمكن ملاحظتها بشكل كامل. لا يمكن تعديلها من خلال إجراءات "وكيل" كما هو الحال في العمليات الخاضعة للرقابة وجميع المعلومات متاحة من النموذج في أي دولة. وهناك مثال جيد لسلسلة ماركوف هو خوارزمية سلسلة ماركوف مونتي كارلو (مسمك) المستخدمة بكثافة في الاستدلال البيزي الحسابي.
إذا كان النموذج لا يزال مستقلا تماما ولكن فقط يمكن ملاحظتها جزئيا ثم يعرف باسم نموذج ماركوف المخفية. وفي مثل هذا النموذج، توجد دول كامنة كامنة) واحتماالت انتقال محتملة بينها (ولكنها ال يمكن مالحظتها مباشرة، بل تؤثر على "المالحظات". وهناك نقطة مهمة هي أنه في حين أن الدول الكامنة تمتلك ممتلكات ماركوف ليست هناك حاجة للدول المراقبة للقيام بذلك. الاستخدام الأكثر شيوعا لل هم خارج التمويل الكمي هو في مجال التعرف على الكلام.
وبمجرد السماح للنظام بأن يكون "خاضعا للرقابة" من قبل أحد الوكلاء، فإن هذه العمليات تأتي تحت عنوان التعلم التعزيزي (رل)، والتي تعتبر في الغالب "العمود" الثالث للتعلم الآلي جنبا إلى جنب مع التعلم تحت الإشراف والتعلم غير الخاضع للرقابة. إذا كان النظام يمكن ملاحظته بشكل كامل، ولكن السيطرة عليه، ثم يسمى نموذج عملية ماركوف قرار (مدب). وهناك تقنية ذات صلة تعرف باسم Q-ليارنينغ [11]، والتي تستخدم لتحسين سياسة اختيار العمل للوكيل بموجب نموذج عملية اتخاذ القرار ماركوف. في عام 2018 رائدة غوغل ديبميند استخدام شبكات التعزيز العميق، أو ديب Q شبكات، لخلق وكيل الأمثل للعب أتاري 2600 ألعاب الفيديو فقط من العازلة الشاشة [12].
وإذا كان النظام خاضعا للتحكم ولا يمكن ملاحظته إلا جزئيا، يطلق على نماذج التعلم التعزيزية هذه العمليات التي يمكن رصدها جزئيا من جانب ماركوف (بومبد). تقنيات حل بومدب عالية الأبعاد هي موضوع الكثير من البحوث الأكاديمية الحالية. يقضي الفريق غير الربحي في أوبيناي وقتا طويلا في النظر في مثل هذه المشاكل وأصدر مجموعة أدوات مفتوحة المصدر، أو "صالة ألعاب رياضية"، للسماح بإجراء اختبارات مباشرة لعملاء رل الجديدين المعروفين باسم أوبيناي جيم [13].
لسوء الحظ تعزيز التعزيز، جنبا إلى جنب مع مدب و بومبد، ليست ضمن نطاق هذه المادة. ومع ذلك فإنها سوف تكون موضوع مقالات في وقت لاحق، لا سيما كما تم تطوير سلسلة المادة حول التعلم العميق.
لاحظ أنه في هذه المقالة لا يتم النظر في عمليات ماركوف الوقت المستمر. في التداول الكمي يتم إعطاء وحدة الوقت في كثير من الأحيان عن طريق القراد أو أشرطة من بيانات الأصول التاريخية. ومع ذلك، إذا كان الهدف هو عقود المشتقات السعرية، فسيتم استخدام آلية حساب الوقت العشوائي المستمر.
نموذج ماركوف المواصفات الرياضية.
هذا القسم وكذلك على نموذج ماركوف النموذجي المخفية الرياضية سوف تتابع عن كثب تدوين ومواصفات نموذج ميرفي (2018) [8].
وفي مجال التمويل الكمي، غالبا ما يكون تحليل السلاسل الزمنية ذا أهمية رئيسية. تتكون هذه السلاسل الزمنية عموما من تسلسل من $ T $ ملاحظات منفصلة $ X_1، \ لدوتس، X_T $. الافتراض الهام حول نماذج ماركوف سلسلة هو أنه في أي وقت $ t $، الملاحظة $ X_t $ يلتقط كل المعلومات اللازمة اللازمة لجعل التنبؤات حول الدول في المستقبل. وسيستخدم هذا الافتراض في المواصفات التالية.
إن صياغة سلسلة ماركوف في إطار احتمالي يسمح بوظيفة الكثافة المشتركة لاحتمال رؤية الملاحظات على النحو التالي:
\ بيجين p (X_) & = & p (X_1) p (X_2 \ ميد X_1) p (X_3 \ ميد X_2) \ لدوتس \\ & = & p (X_1) \ برود ^ _ p (X_t \ ميد X_) \ النهاية.
وينص ذلك على أن احتمال رؤية تسلسل الرصدات يعطى باحتمال الملاحظة الأولية مضروبا بمقدار T-1 دولار بالاحتمال الشرطي لرؤية الملاحظة اللاحقة، بالنظر إلى الملاحظة السابقة التي حدثت. وسوف يفترض في هذه المادة أن هذا المصطلح الأخير، المعروف باسم وظيفة الانتقال، $ p (X_t \ ميد X_) $ سيكون نفسه مستقلا للوقت.
بالإضافة إلى ذلك، بما أن نماذج نظام السوق التي تم النظر فيها في هذه المقالة سوف تتكون من عدد صغير، منفصل من الأنظمة (أو "الدول")، على سبيل المثال $ K $، ونوع النموذج قيد النظر يعرف باسم سلسلة ماركوف المنفصلة (DSMC).
وهكذا إذا كان هناك $ K $ منفصلة الحالات الممكنة، أو الأنظمة، لنموذج ليكون في أي وقت $ t $ ثم يمكن أن تكتب وظيفة الانتقال كمصفوفة انتقال يصف احتمال الانتقال من الدولة $ $ $ إلى الدولة $ i $ في أي وقت خطوة $ t $. رياضيا، وتعطى عناصر مصفوفة الانتقال $ A $ من خلال:
\ بيجين A_ = p (X_t = j \ ميد X_ = i) \ إند.
وكمثال على ذلك من الممكن النظر في نموذج ماركوف سلسلة الدولتين بسيطة. ويمثل الرسم البياني التالي الحالات المرقمة كدوائر بينما تمثل الأقواس احتمال القفز من دولة إلى أخرى:
نموذج الدولة ماركوف سلسلة الدولتين.
لاحظ أن مجموع الاحتمالات للوحدة لكل دولة، أي $ \ ألفا + (1 - \ ألفا) = 1 $. مصفوفة الانتقال $ A $ لهذا النظام هو مصفوفة $ 2 \ تيمس 2 $ تعطى من قبل:
\ بيجين A = \ ليفت (\ بيجين 1- \ ألفا & \ ألفا \\ \ بيتا & 1- \ بيتا \ إند \ رايت) \ إند.
من أجل محاكاة $ n $ خطوات من نموذج دسم العام فمن الممكن تحديد $ n $ - step مصفوفة الانتقال $ A (n) $ على النحو التالي:
يمكن أن يظهر بسهولة أن $ A (m + n) = A (m) A (n) $ وبالتالي أن $ A (n) = A (1) ^ n $. وهذا يعني أن $ n $ خطوات من نموذج دسمك يمكن محاكاة ببساطة عن طريق تكرار ضرب مصفوفة الانتقال مع نفسها.
نماذج ماركوف المخفية.
نماذج ماركوف المخفية هي نماذج ماركوف حيث الدول الآن "مخفية" من وجهة نظر، بدلا من كونها يمكن ملاحظتها مباشرة. بدلا من ذلك هناك مجموعة من الملاحظات الإخراج، المتعلقة الدول، والتي هي واضحة للعيان. ولجعل هذا الأمر ملموسا لمثال التمويل الكمي، يمكن التفكير في أن الدول هي "أنظمة" مخفية يمكن أن يتصرف بموجبها السوق في حين أن الملاحظات هي عوائد الأصول المرئية بشكل مباشر.
في نموذج ماركوف فمن الضروري فقط لإنشاء وظيفة كثافة مشتركة للملاحظات. وقد تم تحديد مصفوفة انتقالية ثابتة زمنيا تسمح بالمحاكاة الكاملة للنموذج. ل ماركوف نماذج المخفية من الضروري إنشاء مجموعة من حالات منفصلة $ z_t \ في \ $ (على الرغم من أن لأغراض الكشف عن النظام فإنه غالبا ما يكون من الضروري فقط أن يكون $ K \ ليق 3 $) ونموذج الملاحظات مع احتمال إضافي موديل، $ p (_t \ ميد z_t) $. أي الاحتمال الشرطي لرؤية ملاحظة معينة (عائد الأصول) بالنظر إلى أن الدولة (نظام السوق) تساوي حاليا $ z_t $.
اعتمادا على الحالة المحددة والاحتمالات الانتقال الملاحظة نموذج ماركوف المخفية سوف تميل إلى البقاء في دولة معينة ومن ثم القفز فجأة إلى دولة جديدة والبقاء في تلك الدولة لبعض الوقت. هذا هو بالضبط السلوك المطلوب من مثل هذا النموذج عند محاولة تطبيقه على أنظمة السوق. ومن غير المتوقع أن تتغير النظم نفسها بسرعة كبيرة (النظر في التغييرات التنظيمية وغيرها من الآثار الاقتصادية الكلية البطيئة الحركة). ومع ذلك، عندما تتغير فإنه من المتوقع أن تستمر لبعض الوقت.
نموذج ماركوف المخفية المواصفات الرياضية.
وتعطى وظيفة الكثافة المشتركة المناظرة ل هم (مرة أخرى باستخدام تدوين من ميرفي (2018) [8]):
في السطر الأول هذا يشير إلى أن الاحتمال المشترك لرؤية مجموعة كاملة من الحالات والملاحظات الخفية يساوي احتمال رؤية ببساطة الحالات الخفية مضروبا في احتمال رؤية الملاحظات، مشروطا على الدول. وهذا أمر منطقي لأن الملاحظات لا يمكن أن تؤثر على الدول، ولكن الدول الخفية تؤثر بشكل غير مباشر على الملاحظات.
ينقسم السطر الثاني هذه التوزيعات إلى وظائف انتقالية. وتعطى دالة الانتقال للولايات بمقدار $ p (z_t \ ميد z_) $ بينما يعطى ذلك للملاحظات (التي تعتمد على الولايات) بمقدار $ p (_t \ ميد z_t) $.
As with the Markov Model description above it will be assumed for the purposes of this article that both the state and observation transition functions are time-invariant. This means that it is possible to utilise the $K \times K$ state transition matrix $A$ as before with the Markov Model for that component of the model.
However, for the application considered here, namely observations of asset returns, the values are in fact continuous. This means the model choice for the observation transition function is more complex. The common choice is to make use of a conditional multivariate Gaussian distribution with mean $ _k$ and covariance $ _k$. This is formalised below:
That is, if the state $z_t$ is currently equal to $k$, then the probability of seeing observation $ _t$, given the parameters of the model $\theta$, is distributed as a multivariate Guassian.
In order to make this a little clearer the following diagram shows the evolution of the states $z_t$ and how they lead indirectly to the evolution of the observations, $ _t$:
Filtering of Hidden Markov Models.
With the joint density function specified it remains to consider the how the model will be utilised. In general state-space modelling there are often three main tasks of interest: Filtering, Smoothing and Prediction. The previous article on state-space models and the Kalman Filter describe these briefly. They will be repeated here for completeness:
Prediction - Forecasting subsequent values of the state Filtering - Estimating the current values of the state from past and current observations Smoothing - Estimating the past values of the state given the observations.
Filtering and smoothing are similar, but not identical. Smoothing is concerned with wanting to understand what has happened to states in the past given current knowledge, whereas filtering is concerned with what is happening with the state right now .
It is beyond the scope of this article to describe in detail the algorithms developed for filtering, smoothing and prediction. The main goal of this article series is to apply Hidden Markov Models to Regime Detection. Hence the task at hand becomes determining what the current "market regime state" the world is in utilising the asset returns available to date. Thus this is a filtering problem.
Mathematically the conditional probability of the state at time $t$ given the sequence of observations up to time $t$ is the object of interest. This involves determining $p(z_t \mid _ )$. As with the Kalman Filter it is possible to recursively apply Bayes rule in order to achieve filtering on an HMM.
الخطوات التالية.
In the second article of the series regime detection for financial assets will be discussed in greater depth. In addition libraries from the Python language will be applied to historical asset returns in order to produce a regime detection tool that will ultimately be used as a risk management tool for quantitative trading.
Bibliographic Note.
An overview of Markov Models (as well as their various categorisations), including Hidden Markov Models (and algorithms to solve them), can be found in the introductory articles on Wikipedia [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7] .
A highly detailed textbook mathematical overview of Hidden Markov Models, with applications to speech recognition problems and the Google PageRank algorithm, can be found in Murphy (2018) [8] . Bishop (2007) [8] covers similar ground to Murphy (2018), including the derivation of the Maximum Likelihood Estimate (MLE) for the HMM as well as the Forward-Backward and Viterbi Algorithms. The discussion concludes with Linear Dynamical Systems and Particle Filters.
المراجع.
مجرد بدء مع التداول الكمي؟
3 أسباب الاشتراك في قائمة البريد الإلكتروني كوانتستارت:
1. دروس التداول الكمي.
سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!
2. جميع أحدث المحتوى.
كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.
ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء.