文/郑娜编译
问任何在华尔街的人，“目前市场状况如何?”你都很可能会获得三个答案中的一个：牛市、熊市或盘整。对一般交易者来说，这些术语粗略地描述了市场的状态。但对于数学上的某个概念，这些术语则精确描述了价格走向。
这个概念是隐马尔可夫模型(HMM)。它是由哈佛大学的数学家Leonard E. Baum博士和他的同事共同提出来的。模型的假设是，市场处于以下五种状态之一——超级熊市、熊市、盘整、牛市或超级牛市——在任意给定的时间，状态之间的转换均服从马尔可夫性质。也就是，转换只与市场前一期状态有关，而与更早期状态无关。转换概率表明了市场是如何在这五个状态之间转换的。
假设市场服从马尔可夫性质，有时被认为是一个好的假设，因为它消除了滞后的问题。当基于过去很久的价格行为进行计算时，由此得到的结论并没有太多价值。回溯的时间越长，价格行为对当前交易决策的有效性越低。
正如我们知道熊市和牛市表现不同，每一个状态也都会根据观测变量呈现出不同的概率分布。观测变量可以是我们关于市场的任何形式的物理量，比如说价格和指标。他们有双重用途，第一，如果我们知道市场处于某种状态，就可以通过状态分布推断出市场下一个可能的状态；第二，观察序列可以用于刻画市场状态（见下图“状态转换”）。HMMs的假设是市场始终处于五种状态之一，而且转换到另一状态的概率取决于当前的状态：当市场处于牛市状态（wb）时，它有0.15的概率会转换到熊市状态（wu），有0.3的概率转换到盘整状态（r）。
在过去的十年里，隐马尔可夫模型(HMMs)已经悄悄进入对冲基金的武器库。由于他们逻辑合理的建模过
问任何在华尔街的人，“目前市场状况如何?”你都很可能会获得三个答案中的一个：牛市、熊市或盘整。对一般交易者来说，这些术语粗略地描述了市场的状态。但对于数学上的某个概念，这些术语则精确描述了价格走向。
这个概念是隐马尔可夫模型(HMM)。它是由哈佛大学的数学家Leonard E. Baum博士和他的同事共同提出来的。模型的假设是，市场处于以下五种状态之一——超级熊市、熊市、盘整、牛市或超级牛市——在任意给定的时间，状态之间的转换均服从马尔可夫性质。也就是，转换只与市场前一期状态有关，而与更早期状态无关。转换概率表明了市场是如何在这五个状态之间转换的。
假设市场服从马尔可夫性质，有时被认为是一个好的假设，因为它消除了滞后的问题。当基于过去很久的价格行为进行计算时，由此得到的结论并没有太多价值。回溯的时间越长，价格行为对当前交易决策的有效性越低。
正如我们知道熊市和牛市表现不同，每一个状态也都会根据观测变量呈现出不同的概率分布。观测变量可以是我们关于市场的任何形式的物理量，比如说价格和指标。他们有双重用途，第一，如果我们知道市场处于某种状态，就可以通过状态分布推断出市场下一个可能的状态；第二，观察序列可以用于刻画市场状态（见下图“状态转换”）。HMMs的假设是市场始终处于五种状态之一，而且转换到另一状态的概率取决于当前的状态：当市场处于牛市状态（wb）时，它有0.15的概率会转换到熊市状态（wu），有0.3的概率转换到盘整状态（r）。
在过去的十年里，隐马尔可夫模型(HMMs)已经悄悄进入对冲基金的武器库。由于他们逻辑合理的建模过