马尔科夫模型在股票市场的应用

1. 马尔可夫模型的适用性

[size=4]马尔科夫模型：是用来预测具有等时间隔（如一年）的时刻点上各类人员的分布状况。马尔科夫模型的基本思想是：找出过去人事变动的规律，以此来推测未来的人事变动趋势。[/size]
[size=4] １．马尔科夫模型：是根据历史数据，预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律，推测未来人员变动的趋势。步骤如下：
①根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移率的转移矩阵；
②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况；
③建立马尔科夫模型，预测未来各类人员供给状况。[/size]

2. 马尔可夫模型的应用

主要应用于语音识别、音字转换、词性标注。
自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题--一个人根据接收到的信息，去猜测发话人要表达的意思。这其实就象通信中，人们根据接收端收到的信号去分析、理解、还原发送端传送过来的信息。比如一个典型的通信系统中：其中s1，s2，s3...表示信息源发出的信号。o1,o2,o3...是接受器接收到的信号。通信中的解码就是根据接收到的信号o1,o2,o3...还原出发送的信号s1，s2，s3...。
其实人们平时在说话时，脑子就是一个信息源。人们的喉咙（声带），空气，就是如电线和光缆般的信道。听众耳朵的就是接收端，而听到的声音就是传送过来的信号。根据声学信号来推测说话者的意思，就是语音识别。这样说来，如果接收端是一台计算机而不是人的话，那么计算机要做的就是语音的自动识别。同样，在计算机中，如果我们要根据接收到的英语信息，推测说话者的汉语意思，就是机器翻译；如果我们要根据带有拼写错误的语句推测说话者想表达的正确意思，那就是自动纠错。那么怎么根据接收到的信息来推测说话者想表达的意思呢？人们可以利用叫做"隐含马尔可夫模型" （HiddenMarkovModel） 来解决这些问题。以语音识别为例，当我们观测到语音信号o1,o2,o3时，要根据这组信号推测出发送的句子s1,s2,s3。显然，人们应该在所有可能的句子中找最有可能性的一个。用数学语言来描述，就是在已知o1,o2,o3,...的情况下，求使得条件概率
P(s1,s2,s3,...|o1,o2,o3....)达到最大值的那个句子s1,s2,s3,...
当然，上面的概率不容易直接求出，于是人们可以间接地计算它。利用贝叶斯公式并且省掉一个常数项，可以把上述公式等价变换成
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)*P(s1,s2,s3,...)
其中
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)表示某句话s1,s2,s3...被读成o1,o2,o3,...的可能性,而
P(s1,s2,s3,...)表示字串s1,s2,s3,...本身能够成为一个合乎情理的句子的可能性，所以这个公式的意义是用发送信号为s1,s2,s3...这个数列的可能性乘以s1,s2,s3...本身可以一个句子的可能性，得出概率。
（读者读到这里也许会问，你现在是不是把问题变得更复杂了，因为公式越写越长了。别着急，就来简化这个问题。）人们们在这里做两个假设：
第一，s1,s2,s3,...是一个马尔可夫链，也就是说，si只由si-1决定(详见系列一)；
第二，第i时刻的接收信号oi只由发送信号si决定（又称为独立输出假设,即P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)=P(o1|s1)*P(o2|s2)*P(o3|s3)...。
那么人们就可以很容易利用算法Viterbi找出上面式子的最大值，进而找出要识别的句子s1,s2,s3,...。
满足上述两个假设的模型就叫隐含马尔可夫模型。我们之所以用“隐含”这个词，是因为状态s1,s2,s3,...是无法直接观测到的。
隐含马尔可夫模型的应用远不只在语音识别中。在上面的公式中，如果我们把s1,s2,s3,...当成中文，把o1,o2,o3,...当成对应的英文，那么人们就能利用这个模型解决机器翻译问题；如果我们把o1,o2,o3,...当成扫描文字得到的图像特征，就能利用这个模型解决印刷体和手写体的识别。
P(o1,o2,o3,...|s1,s2,s3....)根据应用的不同而又不同的名称，在语音识别中它被称为“声学模型”(AcousticModel)，在机器翻译中是“翻译模型”(TranslationModel)而在拼写校正中是“纠错模型”(CorrectionModel)。而P(s1,s2,s3,...)就是我们在系列一中提到的语言模型。
在利用隐含马尔可夫模型解决语言处理问题前，先要进行模型的训练。常用的训练方法由伯姆（Baum）在60年代提出的，并以他的名字命名。隐含马尔可夫模型在处理语言问题早期的成功应用是语音识别。七十年代，当时IBM的FredJelinek(贾里尼克)和卡内基·梅隆大学的JimandJanetBaker(贝克夫妇，李开复的师兄师姐)分别独立地提出用隐含马尔可夫模型来识别语音，语音识别的错误率相比人工智能和模式匹配等方法降低了三倍(从30%到10%)。八十年代李开复博士坚持采用隐含马尔可夫模型的框架，成功地开发了世界上第一个大词汇量连续语音识别系统Sphinx。
马尔可夫模型的使用方法
它可以用来预测具有等时间隔（如一年）的时刻点上各类人员的分布状况。
它是根据历史数据，预测等时间间隔点上的各类人员分布状况。此方法的基本思想上根据过去人员变动的规律，推测未来人员变动的趋势。步骤如下：
①根据历史数据推算各类人员的转移率，迁出转移率的转移矩阵；
②统计作为初始时刻点的各类人员分布状况；
③建立马尔科夫模型，预测未来各类人员供给状况；
使用马尔科夫模型进行人力资源供给预测的关键是确定出人员转移率矩阵表，而在实际预测时，由于受各种因素的影响，人员转移率是很难准确确定出来的，往往都是一种大致的估计，因此会影响到预测结果的准确性。

3. 马尔科夫链在经济预测和决策中的应用

马尔科夫链对经济预测和决策是通过模型来进行的。
马尔可夫链，是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当前以前的历史状态）对于预测将来（即当前以后的未来状态）是无关的。
马尔科夫链是一种预测工具。适宜对很多经济现象的描述。最为典型的就是对股票市场的分析。有人利用历史数据预测未来股票或股市走势，发现并不具备明显的准确性，得出的结论是股市无规律可言。
经济学者们用建立马尔科夫链模型来进行预测和决策，一般分为三步，设定状态，计算转移概率矩阵，计算转移的结果。

4. 马尔可夫模型的获取信息的四种方法和优缺点

马尔可夫模型是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理得应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。
好吧，我这也是在网上复制，对这个概念一点都不熟悉，建议你查看一下专业书籍，呵呵

5. 马尔科夫链简单应用数学模型例子

假设ABC的市占率分别为20%、20%和40%

A报每年会流失30%到B，流失30%到C

B报每年会流失20%到A，流失30%到C

C报每年会流失40%到A，流失40%到B

那麼，一开始可以获得起始的市占率矩阵A0

A→ 0.2

B→ [ 0.2 ]

C→ 0.4

并也可以写出流动的马克夫矩阵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

(第一列的数字分别为"A报继续订阅"、"A报转定B报"、"A报转定C报"，以下类推)

而马克夫矩阵本身有一些特点，需要特别注意：

1.每行的和为1(单一机率的总和本来就是1)

2.每列的和也为1(指事件变化的机率总和)

有了这些资料我们可以开始推估一年后的市占率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

於是我们知道一年后的市占率为26%、26%、24%

6. 马尔可夫模型在人力资源管理中的应用，求解

马尔可夫模型在高校人力资源管理中的应用初铭畅
【摘要】：本文根据高校人力资源变量的现状及其变化趋势 ,应用马尔可夫模型预测其在未来某一特定期间内可能出现的状态 ,为高校人力资源管理决策提供依据 ,从而为形成一支结构合理、高效精干的教师队伍 ,为培养高素质的人才提供保障。
【作者单位】： 辽宁工学院经济管理学院
【关键词】： 马尔可夫模型 人力资源管理 应用
【分类号】：G647
【正文快照】：
进入2 1世纪,各国间科技、经济的竞争愈演愈烈。科技、经济竞争的实质是人才的竞争,而人才短缺严重制约了我国在国际领域的竞争实力。高校是培养人才的重要阵地,是科教兴国战略目标实现的保证,而高素质人才的培养关键在教师。因此,必须对高校的人力资源进行科学的预测、规划,

7. 隐马尔科夫模型的运用领域有哪些

优点：该方法对过程的状态预测效果良好，可考虑用于生产现场危险状态的预测 缺点：不适宜用于系统中长期预测

8. 马尔可夫链运用在股票指数模型中的局限性

挟制于技术指标

9. 马尔可夫模型有趣在哪里

摘要 您好 马尔可夫模型有趣在能经常轮换模式，所以会比较有新鲜感。就像一个人的自律过程也是一个马尔科夫模型。但他的自律是很有意思的，比如一个自媒体运营人，工作活动可能有写作、剪视频等等……休息活动可能有看电影、打游戏、和朋友聊天等等……他日常的行为会在这几种模式中随机切换，累了就换一个活动。这样不是比较有趣了嘛 希望以上回答能对您有帮助 祝您生活愉快