Stock-Price-Prediction-using-Hidden-Markov-Model

创新工场金融项目：隐马尔科夫模型对时序数据的预测

数据

通过Python api获取的沪深三百股指的每日收盘价格，共612条，其中训练集489条（80%），测试集123条（20%）

任务

1. 实现一个利用Baum-Welch训练的HMM Python模块，利用该HMM模块对金融股票数据进行预测。
2. 基于该时间序列数据的每日收盘价格，训练4个HMM模型， HMM的隐状态分别是 4 8 16 32
3. 预测收盘价格

结果

模型收敛过程

模型预测结果：(测试集)