1樓：蘭花草
在簡單的HMM中的states為什麼總是2-3個呢，所以表面看起來模型簡單，因為放入狀態矩陣後n^2-n個引數，（如果n=2，那就是2，如果n=3，就是6尚可接受。如果n=4甚至更多，求解困惑了 ）另外再加上其他的時間序列引數……
2樓：Wier
我是新人學徒，可能有說不對的地方。但我覺得有幾個關鍵問題就比較難解決。就如你要用隱馬爾可夫模型在市場做實際應用。
首先要定義隱含狀態（至少個數）用鮑姆威爾斯來訓練建模。但現實中很難定義這個隱含狀態。個數。
和最根本的的乙個要求（前一項和後一項有相關聯關係）。網上也有人試過定義6個數然後做了A股的模型。但是我覺得並不能讓人信服。
就好像大獎章的西蒙斯雖然說過的確曾經嘗試用過「是否天晴」作為早開盤買進賣出的依據，但相鄰兩天天晴之間並沒有並沒有真正的關係啊。所以是不是還少了什麼？
3樓：
HMM有點類似形態識別，重點在於特徵向量的選擇吧，Yichuan做過相應的研究。
基於HMM市場擇時策略
新版HMM市場擇時策略
4樓：習多朤
思路簡單不是問題，問題是這些pp說有效就真的有效麼？如果你認為無效又怎麼證明呢？有時候有效有時候無效的話又怎麼知道什麼時候有效什麼時候無效呢？是什麼pp呢？
如何用簡單易懂的例子解釋隱馬爾可夫模型？
wweewrwer 隱馬爾可夫模型 HMM 可以用五個元素來描述 1.隱含狀態 S 這些狀態之間滿足馬爾可夫性質，是馬爾可夫模型中實際所隱含的狀態。這些狀態通常無法通過直接觀測而得到。即扔的骰子序列 3.初始狀態概率矩陣 表示隱含狀態在初始時刻t 1的概率矩陣。因為第一次扔出骰子是沒有前乙個狀態的，...
在對時間序列進行分類時，隱馬爾科夫模型 人工神經網路和支援向量機這三種模型哪種更合適，為什麼？
Rand Xie 對時間序列做pattern matching,我見過有幾種做法.乙個是直接從時間序列提取特徵 時域,頻域,時頻分析,cepstrum等等 然後對這些特徵進行聚類 分類.或者model based,對每個時間序列辨識arma,arima等模型,對係數進行分析.還有fancy一點的,對...
怎麼給中學生介紹隱馬爾科夫鏈？
漂泊日本 可以給他們舉例子。比如舉乙個戒菸的例子。假設今天戒菸的人，明天依舊戒菸的概率是90 還有10 的可能性會復吸。而今天沒忍住已經吸菸的人，明天繼續吸菸的可能性是70 剩下30 的可能性會不吸菸。然後看看這個模型怎麼演化。假設總共有100 個人，第一天戒菸和沒忍住開始吸菸的各佔一半。根據設定的...