Markov-analyse

Markov-analyse er et verktøy som brukes av finansanalytikere til å forutsi fremtidige priser på eiendeler basert på tidligere prisbevegelser. Teknikken er oppkalt etter Andrey Markov, en russisk matematiker som utviklet teorien bak.

Markov-analysen er basert på antakelsen om at fremtidige prisbevegelser på en eiendel vil være basert på tidligere prisbevegelser. Teknikken innebærer å konstruere en modell av en eiendels prisbevegelser ved å bruke en rekke tidligere priser. Denne modellen brukes deretter til å forutsi fremtidige priser på eiendelen.

Markov-analyse er et kraftig verktøy som kan brukes til å forutsi fremtidige priser på eiendeler med høy grad av nøyaktighet. Teknikken er imidlertid kompleks og krever god forståelse av matematikk og statistikk.

Hva er de grunnleggende egenskapene til Markov-modellen?

Markov-modellen er en matematisk modell som brukes til å forutsi sannsynligheten for fremtidige tilstander, basert på antakelsen om at den fremtidige tilstanden kun er avhengig av den nåværende tilstanden. Dette betyr at modellen kun tar i betraktning nåtiden, uten å ta hensyn til tidligere informasjon.

Markov-modellen er oppkalt etter Andrey Markov, som var den første som utviklet modellen.

Hva er egenskapene til Markov-kjeden?

En Markov-kjede er en stokastisk modell som brukes til å beskrive en sekvens av mulige hendelser der sannsynligheten for hver hendelse bare avhenger av tilstanden til systemet ved forrige hendelse. Med andre ord er den fremtidige tilstanden til systemet fullstendig bestemt av dets nåværende tilstand.

Egenskapene til en Markov-kjede kan oppsummeres som følger:

1. Systemet er i en bestemt tilstand til enhver tid.

2. Systemet kan bare gå over til andre tilstander som er ved siden av dets nåværende tilstand.

3. Sannsynligheten for overgang til en bestemt tilstand er konstant over tid.

4. Systemet er minneløst, noe som betyr at sannsynligheten for overgang til en bestemt tilstand er uavhengig av systemets tidligere historie.

Hva er Markov-prosessen og gi et eksempel?

En Markov-prosess er en type stokastisk prosess der den fremtidige oppførselen til prosessen er fullstendig bestemt av dens nåværende tilstand, uten hensyn til dens tidligere historie.

Et enkelt eksempel på en Markov-prosess er en tilfeldig vandring. Hvis vi kjenner den nåværende posisjonen til rullatoren, er deres neste trinn helt bestemt av en myntflipp. Deres fremtidige posisjon påvirkes ikke av deres tidligere posisjon.

Hva kjennetegner Markov-prosessen?

En Markov-prosess er en stokastisk prosess med Markov-egenskapen. Denne egenskapen sier at den fremtidige utviklingen av prosessen er fullstendig bestemt av dens nåværende tilstand, uten referanse til dens tidligere historie.

En Markov-prosess sies derfor å være "minneløs": den fremtidige utviklingen av prosessen er ikke påvirket av dens tidligere historie. Dette gjør Markov-prosessen til et kraftig verktøy for modellering av stokastiske prosesser, siden det ofte er mye lettere å bestemme den nåværende tilstanden til et system enn dets tidligere historie.

Markov-eiendommen er oppkalt etter Andrey Markov, som var den første som formaliserte konseptet.

Hvordan HMM brukes i NLP?

HMM er et verktøy som kan brukes til ulike oppgaver i NLP, som orddelsmerking, parsing og maskinoversettelse.

En av de mest populære applikasjonene til HMM er del-av-tale-tagging. I denne oppgaven er målet å tilordne en orddel-tag (f.eks. substantiv, verb osv.) til hvert ord i en setning.

HMM kan brukes til denne oppgaven ved å modellere setningen som en sekvens av observerte ord (OWs) og Hidden States (HSs). HS-ene representerer orddelsmerkene til ordene i setningen, mens OW-ene er selve ordene.

HMM-modellen trenes deretter på et stort korpus av setninger ved å bruke Baum-Welch-algoritmen.

Når modellen er opplært, kan den brukes til å merke nye setninger. Viterbi-algoritmen brukes til å finne den mest sannsynlige sekvensen av HS-er for en gitt setning.

HMM kan også brukes til parsing, som er oppgaven med å trekke ut den grammatiske strukturen til en setning.

I denne oppgaven brukes HMM-modellen igjen for å modellere setningen som en sekvens av OW-er og HS-er. Men denne gangen representerer HS-ene de grammatiske relasjonene mellom ordene i setningen (f.eks. subjekt, objekt osv.).

Modellen trenes på et korpus av setninger, og brukes deretter til å analysere nye setninger. Viterbi-algoritmen brukes til å finne den mest sannsynlige sekvensen av HS-er for en gitt setning.

HMM kan også brukes til maskinoversettelse. I denne oppgaven brukes HMM-modellen til å modellere kildesetningen som en sekvens av OW-er og HS-er, og målsetningen som en sekvens av OW-er.

HS-ene i kildesetningen representerer betydningen av ordene, mens HS-ene i