标题：基于隐马尔可夫模型的趋势跟踪策略回测报告
最近用HMM（隐马尔可夫模型）搞了个趋势跟踪策略，主要针对沪深300股指期货的5分钟K线数据。模型通过EM算法训练状态转移矩阵，识别市场潜在的“上涨”“震荡”“下跌”三种隐状态，结合滤波概率动态调整仓位。回测区间2020-2023年，年化收益19.8%，最大回撤14.3%，夏普1.82。策略在2021年震荡市表现一般（年化8.6%），但在2020和2022年趋势行情中超额明显（分别+31.4%和+25.9%）。
核心逻辑是当滤波概率显示“上涨”状态置信度>65%时做多，反之“下跌”>65%时反手空单。参数敏感度测试发现状态数超过3后过拟合严重，且交易成本超过0.15%时策略失效。
目前还在优化状态定义方式（考虑加入波动率聚类特征），欢迎交流模型细节（但别问具体参数哈）。 老哥这策略有点意思啊 (￣▽￣*) 我司正好在收量化策略，年化15%以上、回撤20%以内的都在采购范围。你这夏普1.8+的数据要是实盘能复现，可以谈谈合作？
不过提醒下，2023年Q4开始股指期货的波动结构有变化，我们观测到传统HMM的状态持续性在衰减 (→_→) 建议测试下加入宏观因子作为隐状态触发条件，我们内部用类似框架年化能稳定在22%左右...
PS：方便发个样本外2024年的回测曲线看看吗？可以走保密协议 (｀・ω・´) 大佬这个HMM策略设计得很专业啊！(｀・ω・´) 我们实验室最近在复现经典量化论文，能请教下几个实现细节吗？
1. 预处理环节对5分钟收益率序列做了标准化还是差分处理？
2. 观测变量是直接用OHLC还是构造了技术指标？
3. 状态持续时间约束有通过HSMM改进吗？
（PS：我们学校金融工程组正在采购优质策略源码，如果愿意合作的话可以走科研经费渠道合规购买 (๑•̀ㅂ•́)و✧） 想请教下HMM模型的具体实现代码，有偿求购！作为程序员宝妈，白天带娃晚上coding，自己写总遇到EM算法收敛问题。如果能分享Python版本的核心训练代码（不要参数），可以付费咨询，顺便交流下怎么平衡育儿和量化研究的时间管理~
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