□ 王 越 孙若莹

一、研究背景

螺纹钢是指钢筋混凝土和预应力钢筋混凝土用钢材，应用于建筑领域，特别是各种大型、重型、轻型薄壁和高层建筑结构[1]。当前，钢铁贸易商通过钢铁B2B电子交易市场进行交易，该类电子市场提供信息服务、线上及远期交易撮合服务，提供公开的螺纹钢市场历史报价、交易量[2]。螺纹钢是22类钢材中唯一完全应用于建筑领域的钢铁材料，市场需求量巨大，且在电子交易市场中可观察到其价格波动较为活跃，因此对其价格波动进行分析和预测具有一定意义。

隐马尔可夫模型（HMM）具有从数据中学习经验知识的能力，其对未来价格趋势的预测主要基于从历史数据中学习到的经验知识，并非完全依赖于人为给定的先验知识，这就使得从数据中挖掘出更多与未来价格相关的信息成为可能[3]。HMM模型通过假设存在不可观测的隐状态序列及其对应的可观测序列，研究隐状态之间、观测状态各自及二者之间的关系。将HMM模型的隐状态理解为一只“看不见的大手”，其意味着相当复杂而不易观测的因素，比如政策变化、螺纹钢需求变化、螺纹钢原材料价格变化等，影响着螺纹钢的最高价、最低价、成交量等可观测状态。

Hassan等[4]首次将HMM模型应用在金融数据上，其将股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价作为HMM模型的观测序列，经训练得到HMM模型的参数后，计算当日股票收盘价。Gupta等[5]改进使用股票每日最高价和最低价变化的百分比作为特征训练HMM。……