摘要：在本文中，我們將通過使用一類強大的機器學習算法隱馬爾科夫模型來探索如何識別不同的股市狀況。隱馬爾科夫模型馬爾科夫模型是一個概率過程，查看當前狀態來預測下一個狀態。通過隱馬爾科夫模型，可以深入了解不斷變化的股市狀況。

“了解不同的股市狀況，改變交易策略，對股市收益有很大的影響。 弄清楚何時開始或何時止損，調整風險和資金管理技巧，都取決于股市的當前狀況。

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有些策略在波瀾不驚的股市中表現良好，而有些策略可能適合強勁增長或長期下跌的情況。

在本文中，我們將通過使用一類強大的機器學習算法“隱馬爾科夫模型”（HMM）來探索如何識別不同的股市狀況。

▍隱馬爾科夫模型

馬爾科夫模型是一個概率過程，查看當前狀態來預測下一個狀態。 一個簡單的例子就是看天氣。

假設我們有三種天氣情況：下雨、多云、陽光明媚。 如果今天下雨，馬爾科夫模型就會尋找每種不同天氣的概率。 例如，明天可能會持續下雨的可能性較高，變得多云的可能性略低，而會變得晴朗的幾率很小。

▍構建模型

基于以上背景， 然后我們可以用來找到不同的股市狀況優化我們的交易策略。 我們使用2004年至今的上證指數（000001.ss）來構建模型。

首先，我們得到上證指數的收盤價數據，計算得到收益率數據，并建立HMM模型比較模型的預測結果。

繪制上證指數的收盤價和收益率數據，我們看到2004年和2017年期間股市的波動情況。

對收益率擬合了三狀態隱馬爾可夫模型之后， 繪制每個狀態的后驗概率：

2007 – 2009年間，由于次貸危機，股市出現了驚人的波動，迅速改變了不同狀態的后驗概率，可以看到2008年前后狀態2和狀態3的概率出現了很大的變化。

股市在2010年后變得平靜，因此狀態2和狀態3的概率處于平衡狀態。

基于以上判斷，我們將三種不同的狀態進行定義。狀態1認為是震蕩市場，狀態2認為是下跌市場，狀態3認為是上漲市場。然后將不同狀態的預測結果返回到真實的上證指數來觀察是否符合客觀邏輯。

通過真實數據擬合，我們看到狀態1（紫色）震蕩市場，狀態2（綠色）下跌市場，狀態3（紅色）上漲市場符合實際的情況。

通過隱馬爾科夫模型，可以深入了解不斷變化的股市狀況。 從而提高交易策略的性能。就從我們的簡單探索來看，這個模型應當是值得花一些時間去打磨的?？筛倪M的地方非常多。例如可以引入多因子分析，建立多元模型等。

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