隐马尔可夫链模型作为一种统计分析模型,是马尔可夫链的拓展,也是一种特殊的状态相关的混合分布模型。在不同的领域有着非常广泛的应用,例如语音解码、生物统计等领域。本文主要探索隐马尔可夫链模型在金融领域量化投资方向的应用。主要的思路就是金融资产的价格(或者收益率)背后是有不同状态的,状态决定价格(收益率),而这个状态是隐藏的,需要进行推断(解码)。只要我们能够把状态以及其他相关参数求出之后,就可以建立自己的交易策略。这里我们根据股票数据使用正态-隐马尔可夫链进行建模,将市场状态分为两种:牛市和熊市,熊、牛两种状态是相互转化的。在任何一种市场状态下,都会有一个对应于不同正态分布的市场价格;我们主要进行三部分工作:第一,基于数据求出相关参数;第二,解码市场状态;第三,对未来的状态和价格进行预测并对照真实价格进行评估。