論文の概要: Modeling Market States with Clustering and State Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00953v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 14:28:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 14:32:17.212777
• Title: Modeling Market States with Clustering and State Machines
• Title（参考訳）: クラスタリングとステートマシンによる市場状態のモデリング
• Authors: Christian Oliva, Silviu Gabriel Tinjala,
• Abstract要約: この研究は、解釈可能な確率的状態マシンを通じて金融市場をモデリングするための新しい枠組みを導入する。 我々は、拡大段階、縮小期、危機、回復など、根底にある体制をとらえる異なる市場国家を識別する。 これらの状態間のダイナミクスを表す遷移行列から、市場の時間的進化をモデル化する確率的状態マシンを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces a new framework for modeling financial markets through an interpretable probabilistic state machine. By clustering historical returns based on momentum and risk features across multiple time horizons, we identify distinct market states that capture underlying regimes, such as expansion phase, contraction, crisis, or recovery. From a transition matrix representing the dynamics between these states, we construct a probabilistic state machine that models the temporal evolution of the market. This state machine enables the generation of a custom distribution of returns based on a mixture of Gaussian components weighted by state frequencies. We show that the proposed benchmark significantly outperforms the traditional approach in capturing key statistical properties of asset returns, including skewness and kurtosis, and our experiments across random assets and time periods confirm its robustness.
• Abstract（参考訳）: この研究は、解釈可能な確率的状態マシンを通じて金融市場をモデリングするための新しい枠組みを導入する。 複数の時間的地平線にまたがるモーメントとリスクの特徴に基づいて過去のリターンをクラスタリングすることで、拡張フェーズ、収縮、危機、回復といった根底にあるレジームを捉える異なる市場状態を特定します。 これらの状態間のダイナミクスを表す遷移行列から、市場の時間的進化をモデル化する確率的状態マシンを構築する。 この状態マシンは、状態周波数で重み付けされたガウス成分の混合に基づいて、リターンのカスタム分布を生成することができる。 提案手法は, ゆらぎや曲率など, 資産返却の重要統計特性を捉える上で, 従来の手法よりも著しく優れており, ランダムな資産や期間にわたる実験により, その堅牢性が確認されている。

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