马尔科夫链模型状态转移矩阵

假设我们当前股市的概率分布为：[0.3,0.4,0.3],即30%概率的牛市，40%概率的熊盘与30%的横盘。然后这个状态作为序列概率分布的初始状态t0t0，将其带入这个状态转移矩阵计算t1,t2,t3...t1,t2,t3...的状态。

代码如下：

 

现在我们用[0.7,0.1,0.2]作为初始概率分布，然后这个状态作为序列概率分布的初始状态t0t0，将其带入这个状态转移矩阵计算t1,t2,t3...t1,t2,t3...的状态。代码如下：

 我们可以用任意的概率分布样本开始，带入马尔科夫链模型的状态转移矩阵，这样经过一些序列的转换，最终就可以得到符合对应稳定概率分布的样本。