比我预想的整整年轻了五岁~ 新闻驱动/事件驱动类策略算法，是从四代开始的。 VWAP从一代开始就有，Alpha模型、组合优化模型，包括老马的属于四代。 卡尔曼滤波器最多四代半吧。 但是新闻驱动和VWAP，Alpha，组合优化的算法，从三代开始就有了。 你想回国木？到天津来吧~天津好多优惠政策的~
按策略年代和复杂程度划分的，搞算法交易的大概都心里有数。 而且有的算法在有的算法之前，有的算法派生出了其他算法。 比如，隐马，隐马最大熵，神经网络，SVM，四五六代 最早的技术指标，macd这类，多为二代 仓位控制，早先凯利，默顿，龟，海豚，鸭子多为三至四代 马克位子，capm，garch，多为四代四代半（还包括CFA，MBA现在的一些估值、定价类模型，财务指标只能算三代） 索老头儿的反身性，最早应该属于四代，当然他那个属于界外一类 其他的继续衍生的，发展的，根据年代的，同样的策略类型，也会有不同级别辈分的算法。 但是这不是说越新的效果一定好，跟用的人还是有关系的。
我只知道相空间的马尔可夫链，也许“隐”是指隐含的，或者相空间的。相空间（Phase Space）又叫做状态空间（State Space） 我们常作马尔可夫链上的蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, or MCMC）。参见我们几年前的一篇研究报告（得找找，想要的清发邮件给我）
好，放到网站上了，有问题尽管问。 http://www.seekalpha.net/pdf/mcmc.pdf 抱歉，尚没时间翻译成汉语。 大陆的一个严重问题就是研究和产业脱节。熟悉贝叶斯统计的都集中在大学、研究所不愿意出来。在产业的这些家伙天天泡妞不喜欢学习。
http://baike.baidu.com/view/1174010.htm 可能隐马尔可夫模型和mcmc还不太一样。隐马尔可夫模型好像用于语音识别的比较多一点。您所提供的资料也正在拜读，大有裨益。另外，我既不是实战派在忙着泡妞也不是学院派躲在象牙塔里，哈哈哈哈。 感谢您提供的资料。
看您提供的链接： 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。 很明显，这就是状态空间的马尔可夫链。你有一个收益，但是交易信号不靠这个产生，而是靠一个看不见的变量产生。 在我们的文章中使用了显马尔可夫和隐马尔可夫分别给出了策略一、策略二。策略二比策略一的夏普率高出很多。这是美国市场的结论，对中国市场不一定适用。