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使用R语言进行机制检测的隐马尔可夫模型HMM

是否有两个，三个，四个或更多个“真正的”隐藏市场机制？这些问题的答案在很大程度上取决于要建模的资产类别，时间范围的选择以及所使用数据的性质。 ...第一个任务是安装depmixS4和quantmod库，然后将它们导入R。...： plot(returns, type="l", xlab='', ylab="Returns") [R 在此阶段，可以使用Expectation Maximization算法指定隐马尔可夫模型并进行拟合...市场在2010年变得较为平静，但在2011年又出现了更多动荡，这导致HMM再次给第一类机制带来了较高的后验概率。2011年之后，市场再次趋于平静，HMM始终给第二种机制以高概率。...2015年，市场再次变得更加混乱，这反映在HMM机制之间的切换增加。数据的长度使后验概率图难以解释。

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拟合R语言中的多项式回归

p=2686 让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。如下所示： ?...这可能导致像这样的情况，其中总成本不再是数量的线性函数： ? 通过多项式回归，我们可以将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。如何拟合多项式回归这是我们模拟观测数据的图。...模拟的数据点是蓝色的点，而红色的线是信号（信号是一个技术术语，通常用于表示我们感兴趣检测的总体趋势）。 ? 让我们用R来拟合。...当拟合多项式时，您可以使用 lm（noisy.y〜poly（q，3））通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。...模型参数的置信区间： confint（model，level = 0.95）拟合vs残差图 ? 总的来说，这个模型似乎很适合，因为R的平方为0.8。

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HMM模型在量化交易中的应用（R语言版）

因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...既解决了短时信号的描述，又解决了时变模型间的转变问题。 RHmm包介绍应用（训练样本是2007-2009年）黑的是HMM模型的收益，红的是基准。...HMM的问题2：给定观察序列O=O1,O2,…OT以及模型λ,如何选择一个对应的状态序列S = q1,q2,…qT，使得S能够最为合理的解释观察序列O？...（注：横向的数据没有意义！）同时，如何避免使用某一次比较差的模型？！这里老王使用的是投票模式。...（同时使用50个HMM模型）先看看数据：红圈内的数字表示2010-01-12，有4个HMM投票给600005。这样就可以使用了2种方案。

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【HMM研究实例】运用HMM模型的择时策略

） HMM模型的算法使用hmmlearn模块。...简单介绍一下函数的各个参数意思。 ? ? ? 以上。我们看到了六个状态的HMM模型输出的市场状态序列。...需要注意的是：HMM模型只是能分离出不同的状态，具体对每个状态赋予现实的市场意义，是需要人为来辨别和观察的。下面我们来用简单的timming策略来识别6种latent_state所带来的效果。...因为HMM模型对输入的多维度观测变量进行处理后，只负责分出几个类别，而并不会定义出每种类别的实际含义。所以我们从图形中做出上述的判断。四、择时策略我们根据模拟出来的隐藏状态，来进行择时。 1....我采取的方式是把研究模块得出的状态序列导出，导入到回测模块使用。回测结果截图贴在这。回撤和收益都看起来很漂亮。虽然我也没太懂为什么跟可卖空的结果差不多= =，可能是单纯算收益率的伪回测不太准吧。

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R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据

最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。...公平地说，可以通过忽略时间分量并使用EM算法来估计状态。...再次通过系统知识来假设观察结果通常是合理的，这通常是合理的。从这里开始，使用 Baum-Welch算法来估计参数，这是EM算法的一种变体，它利用了观测序列和Markov属性。...在现实世界在现实世界中，HMM通常用于股票市场预测，无论市场处于牛市还是熊市估计NLP中的词性生物测序序列分类仅举几例。只要有观察序列，就可以使用HMM，这对于离散情况也适用。...本文选自《R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例》。

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R语言机器学习实战之多项式回归

在简单的线性回归中，使用模型其中ε是未观察到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。在该模型中，对于 x 值的每个单位增加，y 的条件期望增加 β1β1个单位。...因此，对于最小二乘分析，多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。 ...拟合R语言中的多项式回归让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。 ...这可能导致像这样的情况，其中总成本不再是数量的线性函数：通过多项式回归，我们可以将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。如何拟合多项式回归这是我们模拟观测数据的图。...当拟合多项式时，您可以使用 lm（noisy.y〜poly（q，3））通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。

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R语言机器学习实战之多项式回归

因此，对于最小二乘分析，多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。...拟合R语言中的多项式回归让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。如下所示： ?...模拟的数据点是蓝色的点，而红色的线是信号（信号是一个技术术语，通常用于表示我们感兴趣检测的总体趋势）。 ? 让我们用R来拟合。...当拟合多项式时，您可以使用 lm（noisy.y〜poly（q，3））通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。...模型参数的置信区间： confint（model，level = 0.95）拟合vs残差图 ? 总的来说，这个模型似乎很适合，因为R的平方为0.8。

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R语言非线性拟合之多项式回归

前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：多项式回归和样条回归1 多项式回归和样条回归...2 今天用R语言实操。...根据之前的两篇推文，拟合非线性关系有非常多的方法，至少有3种：多项式回归分段回归样条回归我们这里先介绍多项式回归。多项式回归非常简单，就是个高中学过的高次方程的曲线。...多项式回归的公式写法像上面这样略显复杂，如果是更高次的项，岂不是更复杂？当然是有简便写法的。可以使用poly()函数。...# 多项式拟合的简便写法，拟合6次项，和上面结果完全一样 f.6 <- lm(y ~ poly(x, 6)) # 画出拟合线 plot(x,y) lines(x, fitted(f.6)) 可以看到使用

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R语言隐马尔可夫模型HMM识别不断变化的股票市场条件

在本文中，我们将探讨如何通过使用一种强大的机器学习算法来识别不同的市场机制，称为“隐马尔可夫模型”。隐马尔可夫模型马尔科夫模型是一个概率过程，看当前的状态来预测下一个状态。...这就是隐马尔可夫模型（HMM）发挥作用的地方。他们能够估计每个制度的转变概率，然后根据目前的情况输出最可能的制度。交易申请非常清晰。...构建真实数据模型我们正在寻找基于这些因素的不同的市场制度，然后我们可以用它来优化我们的交易策略。为此，我们将使用depmixS4 R库以及可追溯到2012年的EUR / USD日图来构建模型。...点击标题查阅往期内容 R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型 R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模 R语言如何做马尔科夫转换模型markov...switching model matlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现 matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching R语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测

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R语言隐马尔可夫模型HMM识别股市变化分析报告

在本文中，我们将探讨如何通过使用一种强大的机器学习算法来识别不同的市场机制，称为“隐马尔可夫模型”。隐马尔可夫模型马尔科夫模型是一个概率过程，看当前的状态来预测下一个状态。...这就是隐马尔可夫模型（HMM）发挥作用的地方。他们能够估计每个状态的转移概率，然后根据目前的情况输出最可能的状态。...构建真实数据模型我们正在寻找基于这些因素的不同的市场制度，然后我们可以用它来优化我们的交易策略。为此，我们将使用EUR / USD数据来构建模型。首先，构建我们的数据集。...ModelData 的HMM模型创建数据 ModelData 使用我们刚刚构建的数据框架，要设置3个不同的状态，并将因变量分布设置为高斯分布。 HMMfit HMM，verbose = FALSE）＃将我们的模型添加到数据集中 ? ?

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R语言多项式回归拟合非线性关系

p=22438 多项式回归是x自变量和y因变量之间的非线性关系。当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。...我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。...我们也可以使用poly(x,2)函数，它与I(x^2)的表达方式相同。 ? 接下来，我们将用训练好的模型来预测数据。...橙色线（线性回归）和黄色曲线对这个数据来说是错误的选择。粉红色曲线很接近，但蓝色曲线是与我们的数据趋势最匹配的。因此，我使用y~x3+x2公式来建立我们的多项式回归模型。...在本教程中，我们简要了解了如何拟合多项式回归数据，并使用R中的plot()和ggplot()函数绘制结果，完整的源代码如下。 ---- ?

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基于HMM的中文词性标注 POSTagging

/w 但/c 前进/v 的/u 道路/n 不会/v 也/d 不/d 可能/v 一帆风顺/i ，/w 关键/n 是/v 世界/n 各国/r 人民/n 要/v 进一步/d 团结/a 起来/v ，/w 共同/.../w 我们/r 必须/d 进一步/d 深入/ad 学习/v 和/c 掌握/v 党/n 的/u 十五大/j 精神/n ，/w 统揽全局/l ，/w 精心/d 部署/v ，/w 狠抓/v 落实/v ，/w.../w 但/c 前进/v 的/u 道路/n 不会/v 也/d 不/d 可能/v 一帆风顺/i ，/w 关键/n 是/v 世界/n 各国/r 人民/n 要/v 进一步/d 团结/v 起来/v ，/w 共同/...二元隐马尔科夫BiHMM模型 HMM模型介绍请点击我的博客：隐马尔科夫模型（HMM）笔记 3.1 训练 # -*- coding: UTF-8 -*- # trainByBiHMM.py def add2transDict...结果讨论思考在数据规模较小的情况下，每种模型（最大概率、二元HMM、三元HMM）的各自表现如何？差距是怎样产生的？解答：最大概率模型的预测准确率比BiHMM模型小，原因有2个，1.

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小孩都看得懂的 HMM

小孩都看得懂的多臂老虎机小孩都看得懂的 GAN 小孩都看得懂的 HMM 0 故事背景有个男生只要晴天就高兴，他想和远在千里的女友玩个游戏，只告诉他的心情，让女友猜他当地的天气。...，即 0.6 上图就是一个 HMM 的雏形。...1 HMM 是什么 HMM 的全称是 Hidden Markov Model，中文是隐马尔可夫模型。...---- 总结 HMM 的示意图如下：明晰 HMM 的概念后，让我们步入正题。 2 四个问题为了把 HMM 讲透，接下来从易到难来分析以下四个问题。如何估计转换概率和输出概率？...朋友们，你们弄懂了 HMM 了吗？

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基于HMM的语音识别搭建（未用HTK）

python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-05-04--19:50 File：HMM...'' import os import argparse import numpy as np from scipy.io import wavfile from hmmlearn import hmm...from python_speech_features import mfcc # 创建HMM类 class HMMTrainer(object): ''' 用高斯隐马尔科夫模型（GaussianHMMs...参数n_components定义了隐藏状态的个数，参数cov_type定义了转移矩阵的协方差类型，参数n_iter定义了训练的迭代次数： #

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基于HMM的语音合成理论知识

Errol Yan(wechat: 13075851954 QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com) WriterID:缠中说禅 Describe: "语音合成的理论知识...direction=lr] 语音合成语音合成基本概念 speech Synthesis 涉及：语言学、语音学、自然语音处理、信号处理、模式识别语音合成的三个层次：Text to speech、Concept-to...- Speech、-Intention-to-Speech 语音合成系统的前端 Text Analysis**：对语言层、语法层、语义层分析，将文本转化为语音学的基本表征** NLP研究范畴

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R的特点以及为什么使用R

R的历史 R语言是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的[S语言]的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的[解释型语言]。...所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。 R的特点 1.R是自由开源软件。...而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。 3.R具有很强的互动性。...输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。总结来说：R语言简单易学，完全免费，使用者众多，擅长统计与绘图。...R语言是新手入门编程的最好选择。

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R语言机器学习实战之多项式回归|附代码数据

因此，对于最小二乘分析，多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。 ...当拟合多项式时，您可以使用 lm（noisy.y〜poly（q，3））通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。...ST的股票 R语言中使用线性模型、回归决策树自动组合特征因子水平 R语言中自编基尼系数的CART回归决策树的实现 R语言用rle，svm和rpart决策树进行时间序列预测 python在Scikit-learn...中用决策树和随机森林预测NBA获胜者 python中使用scikit-learn和pandas决策树进行iris鸢尾花数据分类建模和交叉验证 R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义相加模型...(Logistic Regression)、决策树、森林分析心脏病患者 R语言基于树的方法：决策树，随机森林，Bagging，增强树 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法 R语言使用

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求多项式的和

.+1/(2n-1)的和,当第n项的绝对值小于1e-6时停止相加，输出之前各项之和。...通过r进行符号反转 #include void main() { double s=0,n=1; int r=-1; for(;1/n>1e-6;n+=2)...{ s=s+r/n; r=-r; } printf("%.6lf",s); } 通过if判断n的值进行判断 #include void

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特征锦囊：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？

今日锦囊特征锦囊：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？...关于这种衍生变量的方式，理论其实大家应该很早也都听说过了，但是如何在Python里实现，也就是今天在这里分享给大家，其实也很简单，就是调用sklearn的PolynomialFeatures方法，具体大家可以看看下面的...这里使用一个人体加速度数据集，也就是记录一个人在做不同动作时候，在不同方向上的加速度，分别有3个方向，命名为x、y、z。...那么我们可以直接调用刚刚说的办法，然后对于数值型变量多项式的变量扩展，代码如下: # 扩展数值特征 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...就这样子简单的去调用，就可以生成了很多的新变量了。大家有什么疑问吗？可以留言咨询哈~

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【基础】R语言1：R包的使用

调出函数library() require()内置基础包basedatabase：存放数据集utils：工具函数grDevices：绘图相关graphics：R绘图函数stats：与统计相关的函数methods...：一般定义方法和类splinesstats4tcltk试例help(package"R包名称") #查看R包详情信息library(help="R包名称")ls(package:R包名称) #列出包中所有函数...data（package=R包名称）#列出包中包含的所有数据集detach(package:R包名称) #移除R包remove.package(R包名称) #卸载R包R包批量迁移installed.package...() #显示所有已安装R包

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