我正在研究用隐马尔可夫模型解决股市预测问题。我的数据矩阵包含了特定证券的各种特征： 01-01-2001, .025, .012, .01 01-02-2001, -.005, -.023, .02 我拟合了一个简单的高斯HMM模型： from hmmlearn import Gaus...

我对隐马尔可夫模型很陌生，但为了尝试它，我正在研究基于人们是否携带雨伞观测的晴天/雨天/雾天的情景，并使用Python中的hmmlearn包进行学习。我测试所用的数据是从这个页面获得的（“test 1”的测试和输出文件）。 我创建了下面简单的代码来拟合未监督的HMM模型，然后将预测结果与期望...

我正在尝试使用高斯HMM预测股市。在模型训练后，我不知道如何进行预测步骤。我不明白预测最可能的状态序列如何帮助预测未来价值。 其中一个问题建议使用以下方法： “使用Viterbi算法与（部分）序列，获取最可能的隐藏状态序列。取该序列中最后一个隐藏状态的发射分布，并预测该分布的平均值（通常是高...