記事「マルコフ連鎖に基づく行列予測モデル」についてのディスカッション
よくやった！特に、価格、時間、出来高に分けた 方法が気に入りました。EUR/USDでのテストは有望に見えます。
しかし、 Covid時のような 急激な相場変動時にモデルはどのように振る舞うのでしょうか？トランジション・マトリックスが過去のデータに基づいて構築されている場合、そのような極端な状況にどのように適応できるのでしょうか？
このモデルがEUR/USD以外のペアで テストされた のかどうかも知りたい。ボラティリティの急激な変化に対する適応メカニズムは組み込まれているのか？マクロニュースのようなファンダメンタルズ要因を考慮する予定はありますか？
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新しい記事「マルコフ連鎖に基づく行列予測モデル」はパブリッシュされました:
アンドレイ・マルコフは20世紀初頭の著名な数学者であり、確率論の研究の中で、100年後に現代金融数学の基礎の一つとなる概念を確立しました。確率過程の理論を発展させる過程で彼は、将来がシステムの現在の状態のみに依存し、過去の履歴には依存しないような事象の列を研究しました。この基本的な性質、すなわち現在よりも過去に関する「記憶を持たない」という性質は「マルコフ性」と呼ばれ、広範なモデルの基礎となっています。
マルコフ連鎖とは、確率的な規則に従ってある状態から別の状態へ遷移する数学的システムです。システムの取り得る状態を空間上の点として考えると、マルコフ連鎖はそれらの間の遷移確率を記述するものとなります。この概念の驚くほど洗練されている点は、非常に単純な確率的メカニズムによって極めて複雑な過程をモデル化できる点にあります。
作者: Yevgeniy Koshtenko