Использование HMM в количественных финансах. Примеры HMM, который работает, чтобы обнаружить трендовые / поворотные точки?

Я открываю для себя удивительный мир таких «скрытых марковских моделей», которые также называют «моделями переключения режимов». Я хотел бы адаптировать HMM в R для обнаружения трендов и поворотных моментов. Я хотел бы построить модель как можно более общей, чтобы я мог протестировать ее по многим ценам.

Кто-нибудь может порекомендовать бумагу? Я видел (и читал) (больше, чем) несколько, но я ищу простую модель, которую легко реализовать.

Кроме того, какие пакеты R рекомендуются? Я вижу, что многие из них делают HMM.

Я купил книгу «Скрытые марковские модели для временных рядов: введение с использованием R», давайте посмотрим, что в нем;)

Фред

r time-series finance hidden-markov-model

— RockScience
источник

Есть еще один сайт StackExchange для вопросов по количественным финансам .

— изоморфизм

Что касается успешного прогнозирования тенденций: это вопрос на миллиард долларов.

— изоморфизм

@Lao Tzu: Насчет сайта stackExchange для количественных финансов, я сомневаюсь, что ребята что-то знают о HMM

— RockScience

Я думаю, вы обнаружите, что они знакомы со скрытыми марковскими моделями, переключением режимов, бустингом и всем этим. Машинное обучение модно в квантовом финансировании.

— изоморфизм

Предупреждение: скрытые марковские модели не совпадают с марковскими (режимными) моделями коммутации.

— Жубарб

Я думаю, что некоторые методы, которые могут быть использованы, но не предназначены специально для вас, заключаются в следующем:

Подходы к моделированию:

Тематические модели (используются для поиска шаблонов в наборе документов и / или поиска информации)

а. Самый простой - это LDA

б. Динамические тематические модели (IMHO, наиболее подходящие для вашего случая, без особых знаний предметной области)

с. Соответствующие модели темы (ИМХО, если 2. не хорошо, имеет смысл попробовать это)

Эти подходы не используются в финансах (я не знаю, так как не занимаюсь конкретно финансами), но они имеют очень общую применимость. Они используют скрытую переменную формулировку, которая очень похожа на HMM. Они доказали, что они самые современные в тематическом моделировании. Вы можете посмотреть хорошую презентацию Дэвида Блея (отличный докладчик, кроме его потрясающего исследования!) Здесь . С конкретными ссылками, слайдами для презентации и более сложными моделями можно ознакомиться на его веб-сайте . Он делает большую работу, которая носит очень общий характер, поэтому не удивительно, если он уже что-то сделал в области финансов. Еще одна отличная рекомендация в этой области - его советник Майкл Джордан., интернет сайт. Трудно найти там конкретные ссылки, так как он так много публикует!
Временные ряды и последовательные модели данных (в частности, HMM)

Помимо Джордана и Блея, другим плодотворным исследованием является Зубин Гахрамани (и его соавтор Бил). Вы можете найти здесь модели HMM конкретные , что вам требуется. Несколько впечатляющих: бесконечные скрытые марковские модели, чувствительные ко времени модели процесса Дирихле.
Програмное обеспечение

Для большинства «хороших» моделей есть пакет R, называемый lda и topicmodels. Blei и Ghahramani также поддерживают коды C, Matlab на своем веб-сайте.

Удачи!

— suncoolsu
источник

@Srikant, как тебе удалось получить 1., 2., 3. нумерацию. Я, по жизни, не мог понять это!

— Suncoolsu

Магия! Секрет в следующем: введите пробел в начале следующих параграфов: «Помимо ...» и «Существует пакет R ...».

@RockScience: я смотрю на HMM в контексте финансовых временных рядов. Но количество ресурсов для этой области применения очень ограничено (несколько статей и тезисов, и все смотрят на данные за день). Как вы знаете, HMM чаще используются в распознавании речи, моделировании естественного языка, анализе биологической последовательности и т. Д. Знаете ли вы причину, по которой HMM не используются в финансовых временных рядах? Может быть, это связано с тем, что цепи Маркова в этом контексте не являются однородными, а вероятности перехода и эмиссии сильно варьируются во времени?

— Жубарб

Из статей мы знаем, что Баум начал работать над технологиями Rennaisance, поэтому я думаю, что некоторые опытные игроки используют его. Мой вызов. Их использование очень хорошо, когда в опытных хороших руках очень мало опытных рук, и они не могут сказать, что используют их.

— Барнаби