基于隐马尔可夫模型的趋势识别与择时策略
本文介绍一种利用隐马尔可夫模型识别市场状态的量化策略。首先通过EM算法对历史收益率序列进行参数估计，将市场划分为三个隐含状态：上涨、震荡和下跌。每个状态对应不同的均值和方差特征。在状态识别基础上，我们构建多因子择时模型。当模型判断市场处于上涨状态时，采用动量因子进行选股；在震荡状态中，使用反转因子；下跌状态则保持空仓。策略回测显示，在沪深300成分股中，该模型年化收益达到18.7%，最大回撤控制在15%以内。
关键参数包括状态转移概率矩阵的平滑系数和观测序列的窗口长度。建议使用贝叶斯信息准则确定最优状态数量，避免过拟合。实际应用中需注意模型对突发事件的适应能力，建议配合波动率过滤机制使用。
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