金融工程：HMM 指数择时研究之理论篇
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摘要
本报告系统介绍了基于隐马尔可夫模型(HMM)的指数择时理论方法，详尽阐述了前向后向算法、Baum-Welch参数估计以及Viterbi预测算法，通过1000次模拟验证“最小距离”指标能有效衡量模型参数估计误差与状态估计稳定性，继而检验不同观测变量（日收益率与MA指标）对模型拟合与分类显著性的影响，得出MA指标在较长训练期及大隐状态数时具备更佳稳定性和显著性，有助于择时策略的优化设计[page::0][page::18][page::32]
