양적 금융에서의 HMM 사용. 트렌드 / 전환점을 감지하는 HMM의 예는 무엇입니까?

나는 "숨겨진 마르코프 모델"이라고 불리는 "정규 전환 모델"이라는 놀라운 세계를 발견하고 있습니다. 트렌드와 전환점을 감지하기 위해 R의 HMM을 조정하고 싶습니다. 나는 많은 가격으로 테스트 할 수 있도록 가능한 한 일반적인 모델을 만들고 싶습니다.

누구든지 종이를 추천 할 수 있습니까? 나는 몇 가지를 보았고 읽었다. 그러나 구현하기 쉬운 간단한 모델을 찾고있다.

또한 어떤 R 패키지가 권장됩니까? 나는 그들이 HMM을하고있는 것을 많이 볼 수 있습니다.

나는 "시계를위한 숨겨진 Markov 모델 : R을 사용한 소개"라는 책을 샀다.

프레드

사용할 수는 있지만 사용자를 위해 특별히 설계되지 않은 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

모델링 접근법 :

1. 주제 모델 (문서 및 / 또는 정보 검색에서 패턴을 찾는 데 사용)

   ㅏ. 가장 간단한 것은 LDA입니다

   비. 동적 주제 모델 (도메인 지식이 많지 않은 경우에 가장 적합한 IMHO)

   씨. 상관 된 주제 모델 (IMHO, 2.이 좋지 않은 경우이를 시도하는 것이 좋습니다)

   이러한 접근 방식은 금융에서는 사용되지 않지만 (특히 금융에서 일하지 않기 때문에 잘 모르겠습니다) 매우 일반적인 적용 가능성이 있습니다. 그들은 잠복 가변 제형을 사용하는데, 이는 HMM의 것과 매우 유사하다. 주제 모델링에서 최신 기술인 것으로 나타났습니다. David Blei (멋진 발표자 이외에도 훌륭한 발표자)의 멋진 프레젠테이션을 여기서 볼 수 있습니다 . 구체적인 참고 자료, 프레젠테이션 슬라이드 및 더 복잡한 모델은 웹 사이트 에서 액세스 할 수 있습니다 . 그는 매우 일반적인 훌륭한 일을하고 있기 때문에, 이미 금융에서 무언가를했다고해도 놀라운 일이 아닙니다. 같은 분야에서 또 다른 훌륭한 참고 자료는 그의 조언자 Michael Jordan의, 웹 사이트. 그가 너무 많이 출판 할 때 특정 참고 문헌을 찾기가 어렵습니다!

2. 시계열 및 순차 데이터 모델 (특히 HMM)

   요르단과 블레이 외에 다른 많은 연구는 주빈 가라 마니 (Zoubin Ghahramani)와 그의 공동 저자 인 Beal이다. 여기 에서 필요한 특정 HMM 모델을 찾을 수 있습니다 . 몇 가지 인상적인 것들이 있습니다 : 무한 히든 마르코프 모델, 시간에 민감한 Dirichlet Process Mixture Models.

3. 소프트웨어

   대부분의 "좋은"모델을위한 lda 및 topicmodels 라는 R 패키지가 있습니다 . Blei와 Ghahramani는 웹 사이트에서도 C, Matlab 코드를 관리합니다.

행운을 빕니다!