馬爾科夫模型在股票市場的應用

1. 馬爾可夫模型的適用性

[size=4]馬爾科夫模型：是用來預測具有等時間隔（如一年）的時刻點上各類人員的分布狀況。馬爾科夫模型的基本思想是：找出過去人事變動的規律，以此來推測未來的人事變動趨勢。[/size]
[size=4] １．馬爾科夫模型：是根據歷史數據，預測等時間間隔點上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據過去人員變動的規律，推測未來人員變動的趨勢。步驟如下：
①根據歷史數據推算各類人員的轉移率，遷出轉移率的轉移矩陣；
②統計作為初始時刻點的各類人員分布狀況；
③建立馬爾科夫模型，預測未來各類人員供給狀況。[/size]

2. 馬爾可夫模型的應用

主要應用於語音識別、音字轉換、詞性標注。
自然語言是人類交流信息的工具。很多自然語言處理問題都可以等同於通信系統中的解碼問題--一個人根據接收到的信息，去猜測發話人要表達的意思。這其實就象通信中，人們根據接收端收到的信號去分析、理解、還原發送端傳送過來的信息。比如一個典型的通信系統中：其中s1，s2，s3...表示信息源發出的信號。o1,o2,o3...是接受器接收到的信號。通信中的解碼就是根據接收到的信號o1,o2,o3...還原出發送的信號s1，s2，s3...。
其實人們平時在說話時，腦子就是一個信息源。人們的喉嚨（聲帶），空氣，就是如電線和光纜般的信道。聽眾耳朵的就是接收端，而聽到的聲音就是傳送過來的信號。根據聲學信號來推測說話者的意思，就是語音識別。這樣說來，如果接收端是一台計算機而不是人的話，那麼計算機要做的就是語音的自動識別。同樣，在計算機中，如果我們要根據接收到的英語信息，推測說話者的漢語意思，就是機器翻譯；如果我們要根據帶有拼寫錯誤的語句推測說話者想表達的正確意思，那就是自動糾錯。那麼怎麼根據接收到的信息來推測說話者想表達的意思呢？人們可以利用叫做"隱含馬爾可夫模型" （HiddenMarkovModel） 來解決這些問題。以語音識別為例，當我們觀測到語音信號o1,o2,o3時，要根據這組信號推測出發送的句子s1,s2,s3。顯然，人們應該在所有可能的句子中找最有可能性的一個。用數學語言來描述，就是在已知o1,o2,o3,...的情況下，求使得條件概率
P(s1,s2,s3,...|o1,o2,o3....)達到最大值的那個句子s1,s2,s3,...
當然，上面的概率不容易直接求出，於是人們可以間接地計算它。利用貝葉斯公式並且省掉一個常數項，可以把上述公式等價變換成
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)*P(s1,s2,s3,...)
其中
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)表示某句話s1,s2,s3...被讀成o1,o2,o3,...的可能性,而
P(s1,s2,s3,...)表示字串s1,s2,s3,...本身能夠成為一個合乎情理的句子的可能性，所以這個公式的意義是用發送信號為s1,s2,s3...這個數列的可能性乘以s1,s2,s3...本身可以一個句子的可能性，得出概率。
（讀者讀到這里也許會問，你現在是不是把問題變得更復雜了，因為公式越寫越長了。別著急，就來簡化這個問題。）人們們在這里做兩個假設：
第一，s1,s2,s3,...是一個馬爾可夫鏈，也就是說，si只由si-1決定(詳見系列一)；
第二，第i時刻的接收信號oi只由發送信號si決定（又稱為獨立輸出假設,即P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)=P(o1|s1)*P(o2|s2)*P(o3|s3)...。
那麼人們就可以很容易利用演算法Viterbi找出上面式子的最大值，進而找出要識別的句子s1,s2,s3,...。
滿足上述兩個假設的模型就叫隱含馬爾可夫模型。我們之所以用「隱含」這個詞，是因為狀態s1,s2,s3,...是無法直接觀測到的。
隱含馬爾可夫模型的應用遠不只在語音識別中。在上面的公式中，如果我們把s1,s2,s3,...當成中文，把o1,o2,o3,...當成對應的英文，那麼人們就能利用這個模型解決機器翻譯問題；如果我們把o1,o2,o3,...當成掃描文字得到的圖像特徵，就能利用這個模型解決印刷體和手寫體的識別。
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)根據應用的不同而又不同的名稱，在語音識別中它被稱為「聲學模型」(AcousticModel)，在機器翻譯中是「翻譯模型」(TranslationModel)而在拼寫校正中是「糾錯模型」(CorrectionModel)。而P(s1,s2,s3,...)就是我們在系列一中提到的語言模型。
在利用隱含馬爾可夫模型解決語言處理問題前，先要進行模型的訓練。常用的訓練方法由伯姆（Baum）在60年代提出的，並以他的名字命名。隱含馬爾可夫模型在處理語言問題早期的成功應用是語音識別。七十年代，當時IBM的FredJelinek(賈里尼克)和卡內基·梅隆大學的JimandJanetBaker(貝克夫婦，李開復的師兄師姐)分別獨立地提出用隱含馬爾可夫模型來識別語音，語音識別的錯誤率相比人工智慧和模式匹配等方法降低了三倍(從30%到10%)。八十年代李開復博士堅持採用隱含馬爾可夫模型的框架，成功地開發了世界上第一個大詞彙量連續語音識別系統Sphinx。
馬爾可夫模型的使用方法
它可以用來預測具有等時間隔（如一年）的時刻點上各類人員的分布狀況。
它是根據歷史數據，預測等時間間隔點上的各類人員分布狀況。此方法的基本思想上根據過去人員變動的規律，推測未來人員變動的趨勢。步驟如下：
①根據歷史數據推算各類人員的轉移率，遷出轉移率的轉移矩陣；
②統計作為初始時刻點的各類人員分布狀況；
③建立馬爾科夫模型，預測未來各類人員供給狀況；
使用馬爾科夫模型進行人力資源供給預測的關鍵是確定出人員轉移率矩陣表，而在實際預測時，由於受各種因素的影響，人員轉移率是很難准確確定出來的，往往都是一種大致的估計，因此會影響到預測結果的准確性。

3. 馬爾科夫鏈在經濟預測和決策中的應用

馬爾科夫鏈對經濟預測和決策是通過模型來進行的。
馬爾可夫鏈，是指數學中具有馬爾可夫性質的離散事件隨機過程。該過程中，在給定當前知識或信息的情況下，過去（即當前以前的歷史狀態）對於預測將來（即當前以後的未來狀態）是無關的。
馬爾科夫鏈是一種預測工具。適宜對很多經濟現象的描述。最為典型的就是對股票市場的分析。有人利用歷史數據預測未來股票或股市走勢，發現並不具備明顯的准確性，得出的結論是股市無規律可言。
經濟學者們用建立馬爾科夫鏈模型來進行預測和決策，一般分為三步，設定狀態，計算轉移概率矩陣，計算轉移的結果。

4. 馬爾可夫模型的獲取信息的四種方法和優缺點

馬爾可夫模型是一種統計模型，廣泛應用在語音識別，詞性自動標注，音字轉換，概率文法等各個自然語言處理得應用領域。經過長期發展，尤其是在語音識別中的成功應用，使它成為一種通用的統計工具。
好吧，我這也是在網上復制，對這個概念一點都不熟悉，建議你查看一下專業書籍，呵呵

5. 馬爾科夫鏈簡單應用數學模型例子

假設ABC的市佔率分別為20%、20%和40%

A報每年會流失30%到B，流失30%到C

B報每年會流失20%到A，流失30%到C

C報每年會流失40%到A，流失40%到B

那麼，一開始可以獲得起始的市佔率矩陣A0

A→ 0.2

B→ [ 0.2 ]

C→ 0.4

並也可以寫出流動的馬克夫矩陣P

A B C

A→ 0.4 0.3 0.3

B→ [ 0.2 0.5 0.3 ]

C→ 0.4 0.4 0.2

(第一列的數字分別為"A報繼續訂閱"、"A報轉定B報"、"A報轉定C報"，以下類推)

而馬克夫矩陣本身有一些特點，需要特別注意：

1.每行的和為1(單一機率的總和本來就是1)

2.每列的和也為1(指事件變化的機率總和)

有了這些資料我們可以開始推估一年後的市佔率A1

0.4 0.3 0.3 0.2 0.26

A1=P X A0=[ 0.2 0.5 0.3 ][0.2]=[0.26]

0.4 0.4 0.2 0.4 0.24

於是我們知道一年後的市佔率為26%、26%、24%

6. 馬爾可夫模型在人力資源管理中的應用，求解

馬爾可夫模型在高校人力資源管理中的應用初銘暢
【摘要】：本文根據高校人力資源變數的現狀及其變化趨勢 ,應用馬爾可夫模型預測其在未來某一特定期間內可能出現的狀態 ,為高校人力資源管理決策提供依據 ,從而為形成一支結構合理、高效精乾的教師隊伍 ,為培養高素質的人才提供保障。
【作者單位】： 遼寧工學院經濟管理學院
【關鍵詞】： 馬爾可夫模型 人力資源管理 應用
【分類號】：G647
【正文快照】：
進入2 1世紀,各國間科技、經濟的競爭愈演愈烈。科技、經濟競爭的實質是人才的競爭,而人才短缺嚴重製約了我國在國際領域的競爭實力。高校是培養人才的重要陣地,是科教興國戰略目標實現的保證,而高素質人才的培養關鍵在教師。因此,必須對高校的人力資源進行科學的預測、規劃,

7. 隱馬爾科夫模型的運用領域有哪些

優點：該方法對過程的狀態預測效果良好，可考慮用於生產現場危險狀態的預測 缺點：不適宜用於系統中長期預測

8. 馬爾可夫鏈運用在股票指數模型中的局限性

挾制於技術指標

9. 馬爾可夫模型有趣在哪裡

摘要 您好 馬爾可夫模型有趣在能經常輪換模式，所以會比較有新鮮感。就像一個人的自律過程也是一個馬爾科夫模型。但他的自律是很有意思的，比如一個自媒體運營人，工作活動可能有寫作、剪視頻等等……休息活動可能有看電影、打游戲、和朋友聊天等等……他日常的行為會在這幾種模式中隨機切換，累了就換一個活動。這樣不是比較有趣了嘛 希望以上回答能對您有幫助 祝您生活愉快