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在本文中，将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。
在概述了模拟数据的过程之后，将隐马尔可夫模型应用于股票数据，以确定基本机制。
市场体制
将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的，因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。也就是说，没有“基础事实”或标记数据用来“训练”模型。是否有两个，三个，四个或更多个“真正的”隐藏市场机制？
这些问题的答案在很大程度上取决于要建模的资产类别，时间范围的选择以及所使用数据的性质。
模拟数据
在本节中，从独立的高斯分布中生成模拟的收益率数据，每个分布都代表“看涨”或“看涨”的市场机制。看涨收益来自均值正且方差低的高斯分布，而看跌收益来自均值略为负但方差较高的高斯分布。
第一个任务是安装depmixS4和quantmod库，然后将它们导入R。
install.packages('depmixS4')install.packages('quantmod')library('depmixS4')library('quantmod')set.seed(1)
牛市分布N(0.1,0.1)而空头市场分布为N(−0.05,0.2)。通过以下代码设置参数：
＃创建牛市和熊市收益分布Nk_lower <- 50Nk_upper <- 150bull_mean <- 0.1bull_var <- 0.1bear_mean <- -0.05bear_var <- 0.2
所述Nk值是随机选择的：
# 为每个方案创建时间列表（以天为单位）days <- replicate(5, sample(Nk_lower:Nk_upper, 1))
第k个周期的收益是随机抽取的：
# 创建各种牛市和熊市收益market_bull_1 <- rnorm( days[1], bull_mean, bull_var ) market_bear_2 <- rnorm( days[2], bear_mean, bear_var ) market_bull_3 <- rnorm( days[3], bull_mean, bull_var ) market_bear_4 <- rnorm( days[4], bear_mean, bear_var ) market_bull_5 <- rnorm( days[5], bull_mean, bull_var )
创建真实状态
# 创建真实的机制状态列表和完整的收益列表true_regimes <- c( rep(1,days[1]), rep(2,days[2]), rep(1,days[3]), rep(2,days[4]), rep(1,days[5]))returns <- c( market_bull_1, market_bear_2, market_bull_3, market_bear_4, market_bull_5)
绘制收益图显示机制切换之间均值和方差的明显变化：
plot(returns, type="l", xlab='', ylab="Returns")
[R
在此阶段，可以使用Expectation Maximization算法指定隐马尔可夫模型并进行拟合：
在模型拟合之后，可以绘制处于特定状态的后验概率。post_probs包含后验概率。
财务数据
在本节中，将执行两个单独的建模任务。第一种将使HMM具有两个机制状态以拟合S＆P500收益率，而第二个将利用三个状态。比较两个模型之间的结果。
使用quantmod库下载：
绘制时间序列：
plot(gspcRets)
[
使用EM算法拟合隐马尔可夫模型。每种方案的收益率和后验概率作图：
请注意，在和期间，市场较为平稳，因此在此期间，隐马尔可夫模型第二种机制的可能性较高。然而，在至之间发生次贷危机。
市场在变得较为平静，但在又出现了更多动荡，这导致HMM再次给第一类机制带来了较高的后验概率。之后，市场再次趋于平静，HMM始终给第二种机制以高概率。，市场再次变得更加混乱，这反映在HMM机制之间的切换增加。
由于该模型考虑三个单独的机制，因此在-的平静时期导致了机制2和机制3之间的转换。但是，在、和的动荡时期，机制1主导着后验概率，表明高度波动状态。在之后，模型恢复为在机制2和机制3之间切换。
