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本文介绍了如何使用Numpy进行马尔科夫链分析，探讨了确定稳态向量的方法，以及在股票交易中发现幂律分布和制定定期、随机交易策略。通过实例代码展示了如何计算稳态向量、分析收益率分布以及生成交易点，为投资决策提供参考。
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Numpy 确定稳态向量
确定稳态向量，马尔科夫链（Markov chain）被用来表示至少有两个状态的系统。有关马尔科夫链的详细信息，请参阅 http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_chain。此类系统t时刻的状态仅取决于t-1时刻的状态。系统的当前状态在这些状态之间随机地切换。如果把一支股票的股价变动情况定义为一个马尔科夫链，并定义持平F、上涨U和下跌D这三个状态，则我们可以根据当日收盘价确定其稳态。
在未来某个时刻之后，或者从理论上讲经过无限长时间之后，马尔科夫链系统的状态将不再改变。这个状态被称为稳态。随机矩阵包含了状态之间转移的概率。把随机矩阵A应用于稳态，状态将保持不变，用数学符号表示如下：
也可以把稳态看作特征
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