金融工程：隐马尔可夫模型(HMM)择时研究之实战篇

　　隐马尔可夫模型(HMM)是由马尔可夫过程衍生出的概率图模型,常被用于语音模式识别、生物基因序列标记、金融时间序列预测等。本篇报告是我们对HMM择时研究系列报告的第一篇--实战篇,我们旨在通过模型的实际运用让投资者更快速的理解并上手运用这个模型进行择时分析。报告分为六个部分,第一部分是必要地介绍什么是隐马尔可夫模型;第二部分是择时输入变量的提取,之后构建基于日收益率的指数择时策略;第三部分是择时策略应用于上证指数的参数训练及结果展示;第四部分是择时策略应用于沪深300指数、中证500指数以及上证50指数的结果展示;第五部分是基于沪深300指数设计的稳健型和进取型产品结果展示。最后一部分是2016年以来各指数择时效果的回顾、总结及对下一步工作的展望。