隐马尔可夫模型,Hidden Markov Model,讲的是Baum-Welch reestima-
tion method。不同于蒙特卡罗马尔可夫链MCMC,讲的是Gibbs sam-
pling,Metroplis algorithm。隐马尔可夫模型是上世纪为了深空探索设计
发明的,在科学发展中有重要的地位。在本篇里就不轻易接触了,只是介
绍一个金融实例,并且收藏其代码。
我们同样要先调取几个R程序包,和读取SP500的历史数据。开始日期
是2000-01-01,结束日期是2015-01-01。然后将数据在2010-01-01分为两个
部分。用2000-01-01到2010-01-01的数据建立模型,用2010-01-02到2015-01-
01的数据测试模型的功效。这种做法通常被称作cross validation。建立模型
的数据叫做in sample,检测模型的数据叫做out of sample。日回报率被称
作dailyRet,我们用inSampleDailyRet建立模型,用outOfSampleDailyRet检
测模型。
|