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文档摘要

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量化择时中的状态转移概率校准方法

一、引言

在量化投资领域，择时策略始终是核心研究方向之一。其核心目标在于通过对市场状态的动态识别，判断何时进入或退出市场以获取超额收益。而状态转移概率作为刻画市场状态演变规律的关键工具，广泛应用于马尔可夫模型、隐马尔可夫模型（HMM）等动态系统建模中。然而，直接使用历史数据计算的原始状态转移概率往往存在偏差——市场环境的非平稳性、样本选择的局限性以及突发事件的冲击，都会导致模型对未来状态的预测偏离实际。此时，状态转移概率校准方法便成为连接理论模型与市场现实的重要桥梁。它通过对原始概率的修正与优化，使模型能够更精准地捕捉市场状态的真实演变规律，进而提升量化择时策