লুকানো মার্কভ মডেল এবং শাসন স্যুইচিং

একটি অবিচ্ছিন্ন সুপ্ত প্রবণতার বিপরীতে, একটি HMM অবস্থা প্রতিটি তারিখে লেবেলের একটি সীমিত সেটের একটি নেয়।

মার্কভ সম্পত্তি বলে যে পরবর্তী রাজ্যের বন্টন বর্তমান অবস্থার উপর নির্ভর করে, বর্তমান অবস্থা জানার পরে পুরো অতীত নয়।

ষাঁড়, ভালুক, শান্ত বা সংকটের মতো লেবেলগুলি অনুমানের পরে প্রয়োগ করা ব্যাখ্যা। মডেল নিজেই বন্টন এবং রূপান্তর চিহ্নিত করে, অর্থনৈতিক নাম নয়।

ট্রানজিশন ম্যাট্রিক্স আজকের অবস্থা থেকে আগামীকালের অবস্থায় যাওয়ার প্রতিটি সম্ভাব্যতা দেয়। প্রতিটি সারি এক যোগ করা আবশ্যক.

বৃহৎ তির্যক সম্ভাবনা স্থায়ী শাসন তৈরি করে। একটি প্রমিত সময়-সমজাতীয় HMM-এ, অন্তর্নিহিত অবস্থার সময়কাল একটি জ্যামিতিক বন্টন অনুসরণ করে।

যদি প্রকৃত সময়কালের বিভিন্ন আকার থাকে বা স্থানান্তরের সম্ভাবনাগুলি কোভেরিয়েটের উপর নির্ভর করে, তাহলে একটি লুকানো আধা-মার্কভ বা সময়-পরিবর্তিত রূপান্তর মডেল প্রশ্নটির সাথে আরও ভালভাবে মানানসই হতে পারে।

নির্গমন বন্টন নির্দিষ্ট করে কিভাবে রিটার্ন, অস্থিরতা পরিমাপ, স্প্রেড, বা একাধিক সংকেত প্রতিটি রাজ্যে শর্তাধীন আচরণ করে।

গাউসিয়ান নির্গমন সুবিধাজনক কিন্তু ভারী লেজগুলিকে কৃত্রিম উচ্চ-অস্থিরতা ব্যবস্থায় বিভক্ত করতে পারে। রাষ্ট্র-নির্ভর টি বিতরণ একটি ভিন্ন গল্প বলতে পারে।

ভেরিয়েবলগুলি উল্লিখিত তারিখে উপলব্ধ হওয়া উচিত এবং সংবেদনশীলভাবে স্কেল করা উচিত। অত্যধিক ওভারল্যাপিং নির্গমন অধ্যবসায় নির্বিশেষে শাসনগুলিকে আলাদা করা কঠিন করে তোলে।

ফরোয়ার্ড ফিল্টার প্রতিটি পর্যবেক্ষণ আসার সাথে সাথে সম্ভাব্যতা আপডেট করে। এটি লাইভ সিদ্ধান্তের জন্য প্রাসঙ্গিক বস্তু।

পশ্চাদগামী মসৃণ অতীতের সম্ভাব্যতা সংশোধন করতে সম্পূর্ণ নমুনা ব্যবহার করে। ভিটারবি একটি যৌথ সম্ভাব্য ক্রম খুঁজে পায়, যার প্রতিটি তারিখের সর্বোচ্চ প্রান্তিক সম্ভাবনার সাথে মেলে না।

একটি পরিষ্কার মসৃণ ষাঁড়-ভাল্লুক চার্ট রিয়েল-টাইম নিশ্চিততা বাড়াতে পারে। পূর্ববর্তী লেবেলগুলির পাশাপাশি ফিল্টার করা সম্ভাব্যতা এবং পরবর্তী সংশোধনগুলি রিপোর্ট করুন।

সম্ভাবনা পদ্ধতি যেমন EM বিকল্প রাষ্ট্রীয় সম্ভাবনা এবং পরামিতি আপডেটের মধ্যে এবং স্থানীয় অপটিমাতে একত্রিত হতে পারে।

রাষ্ট্রীয় লেবেলগুলি সম্ভাবনা পরিবর্তন না করে পারমিউট করতে পারে, তাই গড় বা অস্থিরতা দ্বারা তাদের সনাক্ত করা একটি রিপোর্টিং কনভেনশন।

আরও রাজ্য সর্বদা নমনীয়তা যোগ করে এবং বহিরাগতদের চারপাশে ক্ষুদ্র শাসন তৈরি করতে পারে। তথ্যের মানদণ্ড, স্থিতিশীলতা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং নমুনার বাইরের পূর্বাভাসগুলি নির্বাচনকে গাইড করবে।

একটি ফিল্টার করা সংকটের সম্ভাবনা 70% একটি লাগানো মডেলের অধীনে অনিশ্চয়তা প্রকাশ করে। এটা প্রমাণ করে না যে বাজার বস্তুনিষ্ঠভাবে একটি সংকট অবস্থায় রয়েছে।

শাসন সম্ভাবনা এবং ট্রানজিশন গতিবিদ্যা ব্যবহার করে গড় রাষ্ট্র-নির্দিষ্ট ফলাফলের পূর্বাভাস দেয়। কঠিন শ্রেণীবিভাগ অনিশ্চয়তা পরিত্যাগ করে এবং আকস্মিক টার্নওভার তৈরি করতে পারে।

কৌশল রিটার্ন পরিদর্শন করার পরে নির্বাচিত থ্রেশহোল্ডগুলি ডেটা স্নুপিং তৈরি করে। সিদ্ধান্তের নিয়মগুলির জন্য খরচ, বিলম্ব এবং একটি নমুনা বহির্ভূত প্রোটোকল প্রয়োজন।

মার্কভ-স্যুইচিং মডেলগুলি বুল-ভাল্লুক রিটার্ন মানে, নিম্ন-উচ্চ অস্থিরতা, ক্রেডিট স্প্রেড স্ট্রেস, বা ব্যবসা-চক্র বৃদ্ধির অবস্থাকে উপস্থাপন করতে পারে।

একটি ট্রানজিশন ম্যাট্রিক্স স্থিতিশীল অধ্যবসায় অনুমান করে। নীতি পরিবর্তন, বাজারের কাঠামো এবং সংকট স্থায়ীভাবে পরিবর্তন বা নির্গমন পরামিতি পরিবর্তন করতে পারে।

একটি কাঠামোগত বিরতি বারবার শাসনের জন্য ভুল হতে পারে, যখন একটি ক্রমাগত অস্থিরতা প্রক্রিয়া নির্বিচারে বাক্সে বাধ্য করা যেতে পারে। সহজ বিকল্প তুলনা করুন.

রিপোর্ট ভেরিয়েবল, ফ্রিকোয়েন্সি, প্রিপ্রসেসিং, স্টেট কাউন্ট, নির্গমন পরিবার, ট্রানজিশন ম্যাট্রিক্স, ইনিশিয়ালাইজেশন, লোকাল-অপ্টিমাম সার্চ, এবং প্যারামিটার অনিশ্চয়তা।

ফিল্টার করা এবং মসৃণ সম্ভাব্যতা, প্রত্যাশিত সময়কাল, রাজ্য ওভারল্যাপ, পূর্বাভাসের স্কোর, শ্রেণীবিভাগ সংশোধন এবং নমুনা শেষ পয়েন্টগুলির সংবেদনশীলতা দেখান।

একটি সম্ভাব্য মডেলের সংক্ষিপ্ত সারাংশ হিসাবে শাসন লেবেলগুলি ব্যবহার করুন, হিন্ডসাইট-পারফেক্ট মার্কেট কল বা রিটার্নের জন্য কার্যকারণ ব্যাখ্যা হিসাবে নয়।