10.3969/j.issn.1005-3085.2017.05.003
隐马尔科夫模型的改进及其在金融预测中的应用
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)在诸多领域都有广泛应用.本文从不同角度对现有的HMM进行改进并应用于金融预测.首先,我们采取固定K-means方法的初始点,使得K-means的聚类结果更加稳定,由此为Baum-Welch算法确定更好的初始迭代值.其次,为更进一步提升预测效果,与已有方法不同,我们将由Baum-Welch算法所得到的模型参数值作为Vertibi算法的输入来确定隐状态的最优取值序列,由此重新划分观测向量,进而得到各个隐状态对应的观测向量的集合;基于Vertibi算法的输出结果,我们重新计算不同类观测向量的均值与方差,将新的均值向量和协方差矩阵作为Baum-Welch算法初始迭代值,最终确定HMM最优的模型参数.最后,代替现有方法仅在历史区间中简单寻求相似走势的做法,我们不仅导出了预测值发生的多步条件概率的精细表达式,而且通过极大化该条件概率的值来得到更佳的预测值.基于中国证券市场具体数据的实证结果表明了本文所提出改进HMM的优越性.
隐马尔科夫模型、K-means聚类、隐状态、模型参数、金融预测
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C931(管理学)
国家自然科学基金71371152, 11571270.The National Natural Science Foundation of China 71371152, 11571270
2017-11-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
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