【长城策略】混合框架识别与预测资产市场状态

与传统的马尔可夫转换模型不同,统计跳跃模型通过时间序列数据中的特征来识别市场状态。具体而言,跳跃模型通过对资产的收益特征进行聚类分析,识别出历史上的牛市和熊市状态。统计跳跃模型的优势在于其能够处理时间序列中的非平稳性特征,避免了传统模型在处理状态转换时可能产生的高误差率。此外,跳跃模型具有较好的解释性和可...

长城晨会精选1017|策略/医药/军工

与传统的马尔可夫转换模型不同,统计跳跃模型通过时间序列数据中的特征来识别市场状态。具体而言,跳跃模型通过对资产的收益特征进行聚类分析,识别出历史上的牛市和熊市状态。统计跳跃模型的优势在于其能够处理时间序列中的非平稳性特征,避免了传统模型在处理状态转换时可能产生的高误差率。此外,跳跃模型具有较好的解释性和可...

多代理强化学习综述:原理、算法与挑战

状态和环境:环境是代理操作的外部系统。它向代理提供状态信息,接收代理的行动,并返回新的状态和奖励。状态是代理可观察到的环境当前情况的表示。马尔可夫决策过程(MDPs):强化学习问题通常被formulatedformulated表述为马尔可夫决策过程,用元组<S,A,P,R,γ>表示。其中S和A分别是状态空间和行动空间,P(s'|...

重磅 理论基础:贝叶斯力学的几何和分析,自由能的复杂系统理论 四...

我们进一步假设该接口由“毯子状态”b组成,它们只??过是称为马尔可夫毯子的系统状态的一个独特子集,直接与环境交互。最后,我们假设存在一个injective函数将共享覆盖状态上给定的一对内部和外部状态相关联。我们将这些状态中固有的噪声建模为一些随机微分方程,这样这些状态的波动是可能的;因此,特别是,σ将给定总状态...

诺奖之后的复杂科学:18位学者勾勒未来20年复杂系统研究图景

然而,因为复杂系统通常是非平稳的(并且可能显示出非常长的瞬变和突变),即使我们有非常长的观测(所有系统变量的观测,具有高时间分辨率),仍可能无法以良好的置信度预测系统的未来状态。为了理解和预测现实世界中的复杂系统,通常需要跨学科努力。在我看来,一个成功的事例是:使用复杂网络和非线性数据分析的工具来推进对...

揭示人类对变化的潜在时间结构的敏感性:一种新颖的行为计算模型

状态转换概率与上次变化以来的试验数的依赖关系对应于隐半马尔可夫模型(HSMM)的形式(Yu,2010;Murphy,2002),这允许将非平稳时间序列的复杂动态映射到一个层次化的、时间敏感的隐马尔可夫模型(www.e993.com)2024年11月26日。然而,使用上下文持续时间的明确表示是低效的,因为它需要一个庞大的状态空间表示。在这里,我们将采用持续时间分布的阶段型...

【高影响力论文】基于长短期记忆神经网络的刀具磨损状态监测

针对刀具非平稳故障信号,经小波包变换去除了刀具的低频振动只保留刀具振动信号中对粗糙度有影响的高频信号以长短期记忆网络处理输入的小波包能量进一步提取特征,挖出更深层次的潜在规律,故构建基于长短期记忆神经网络的刀具磨损状态监测模型对刀具故障进行诊断。

万字聊聊面向不确定性环境的自动驾驶运动规划

部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)为不确定性环境中自动驾驶的决策和运动规划提供一种经典有效的建模方式。POMDP基于当前置信状态,计算使未来折扣奖励最大的策略,在特定场景下表现稳定,能有效处理非机动车、行人等意图难以预测的交通参与者参与的场景,在变革式自动驾驶系统中应用广泛。

从马尔可夫链到GPT,字节跳动AI Lab总监李航细说语言模型的前世今生

马尔可夫链模型非常简单,只涉及两个状态之间的转移概率。马尔可夫证明,如果根据转移概率在两个状态之间跳跃,则访问两个状态的频率将收敛到期望值,这是马尔可夫链的遍历定理。在接下来的几年里,他扩展了模型,并证明了上述结论在更一般的情况下仍然成立。

万字深度解读智能汽车控制系统

我们回顾了与该架构中最相关的功能模块的最新状态,包括实时控制、实时运动规划、生态驾驶、多车协调和路线规划等。为了限制本次调查的范围,我们将重点放在车辆控制而不是交通控制上,尽管在一些多车辆应用中,两者的区别是模糊的。出于同样的原因,我们忽略了感知和环境预测方面,这两个方面都是任何自动驾驶控制体系结构的...