首先感谢分享以及活跃的回答大家的问题！
这个HMM的帖子在很多地方都有看到。但是这个帖子对模型的输入及样本外的测试方面下了很大的功夫，感谢作者做出的努力！
对HMM的后续研究，有几个自己的想法想和大家分享一下。
1. 在每一个时间点上，在统计过去不同状态（state）的表现差异；这里可以考虑测试不同的评估指标。
2. 在每一个时间点上，看过去所有的数据不一定是个好的方法；比如一个股票一直上涨，那这个state划分出来就会skew；最理想的训练集是包含市场尽可能多的场景（暴涨，暴跌，震荡）；注意即使是讲过尽可能多场景之后，还有个要注意的问题是对数据进行标准化。
3. 有人说HMM是文艺复兴采用的方式。原因是西蒙斯招了做HMM的数学大牛。我觉得有可能。结合斯坦福一篇论文使用RBM对市场进行分类，以及Ray Dalio在Principle中提到的一些思路。HMM的应用方式可能是：先对市场情况进行划分，输入数据有两方面：（1）tick data及衍生出的技术指标；（2）fundamental factors/Macro economics data。然后根据不同市场情况来选择投资标的及投资策略。
目前正在利用空闲时间探索研究。等有一定结果了会分享给大家，欢迎大家一起讨论学习。
2018-01-22
雪球
