华安证券：“学海拾珠”系列之二百零二：基于特征显著性隐马尔可夫模型的动态资产配置

_Summary] 本文使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，简称 HMMs）构建了一个动态资产配置模型。作者测试了该模型在多种 smart beta 策略组合下的表现，结果表明，所得投资组合的风险调整后 收益有所改善。此外，作者还提出了一种基于特征显著性隐马尔可夫模 型（Feature Saliency HMM，简称 FSHMM）算法的新型 smart beta 分配策略，该系统在进行隐马尔可夫模型训练的同时进行特征选择，以 提高状态识别的准确性。回到 A 股市场，HMM 大多用于宏观经济周期 的识别，本文的做法值得参考。