В предыдущей статье мы говорили об эффективных алгоритмах, необходимых для вычисления вероятностей и стат. распределений модели Маркова, которыми являются форвардный алгоритм и алгоритм Витерби. Форвардный алгоритм вычисляет вероятность соответствия данных наблюдения полученным моделью всем возможным последовательностям состояний. Алгоритм Витерби вычисляет вероятность соответствия данных полученной моделью одной, наиболее вероятной, последовательности.

В этом посте будет много формул, но без этого не обойтись, чтобы создать хорошую стратегию, надо разбираться в математической модели, лежащей в ее основе. Следующие части будут более приближенными к практике.

Форвардный алгоритм.

Форвардный алгоритм позволяет эффективно рассчитать функцию вероятности p(O|λ). Форвардной переменной называется вероятность генерации моделью наблюдений до времени t, и состояние j в момент времени t определяется как:

В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.

Рабочая среда распознавания основных паттернов.

Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O: