隱馬爾可夫模型及其應用
我已經開始閱讀有關 HMM 的內容，它對 HMM 的全部內容有一個直覺的了解。例如，我正在尋找使用 R / Excel 將其應用於 Equity 模型的地方。到目前為止，我閱讀的材料是關於它在語音辨識中的應用。
Systematic Investor 還在 R 中做了一個兩部分系列的實現，這也很有幫助，因為他也詳細說明了陷阱。
文章一： http ://systematicinvestor.wordpress.com/2012/11/01/regime-detection/
第二部分： http ://systematicinvestor.wordpress.com/2012/11/15/regime-detection-pitfalls/
從 CRAN 儲存庫中刪除“RHmm”庫後的更新版本：http: //systematicinvestor.github.io/Regime-Detection-Update
到目前為止，我看到的最清晰和最直覺的文章是
Kritzman 等人，Regime Shifts: Implications for Dynamic Strategies in FAJ（2012 年 5 月/2012 年 6 月）
它不僅展示瞭如何使用 HMM 進行金融建模，還逐步介紹了實際的估計算法 (Baum-Welch)，甚至提供了完整的 MATLAB 程式碼。
從摘要：
制度變遷給投資者帶來了重大挑戰，因為它們導致業績顯著偏離均值和共變異數的長期平均值所暗示的範圍。但政權更迭也帶來了獲利的機會。作者展示瞭如何應用馬爾可夫轉換模型來預測市場動盪、通貨膨脹和經濟增長的機制。他們發現，動態過程在回測中優於靜態資產配置，尤其是對於尋求避免巨額損失的投資者而言。
我將這篇論文引起了著名部落格Quantivity的注意，他們開始了一系列關於在 R: Here中複製結果的系列文章。
（我不知道該論文的免費副本——如果你找到了，請將其包含在評論中——我會相應地更改答案。）
對於您自己在 R 中使用 HMM 的實驗，您可以使用RHmm 包。
附錄
不幸的是，RHmm 軟體包已被棄用。depmixS4 包似乎是一個不錯的選擇。