使用隐马尔可夫模型预测股市（Python完整源码和数据） 隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程，在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合，使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性，使建模变得非常重要，即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况，因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果（在本例中为历史股市数据）。

隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种信号预测模型，已被用于预测经济状况和股票价格。 该项目旨在实现将机器学习算法应用于股票市场的目标。 长短期记忆模型（LSTM）保证了在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目的是通过预测一只股票的涨跌 使用 HMM-LSTM。 Experiment with 4 different models: GMM-HMM XGB-HMM GMM-HMM-LSTM XGB-HMM-LSTM Compared with the results: train_set

测试环境是php7.0，mysql5.7，没看到报错，功能性的东西没测试，对了测试的时候，那个股价的行情数字会变动，感觉还不错【他人测】

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在本文中，我们展示了如何使用潜在的马尔可夫模型来定义股票市场中的不同条件，称为市场制度。 政权变化可以用来检测金融危机，查明危机的结束并在某种程度上预测股票市场的未来发展。 该模型适用于2000年1月至2009年7月期间意大利和美国股票市场的月度价格指数变化。

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