Research
Modelos Ocultos de Markov aplicados al S&P 500 con Python
Función Python (hmmlearn) que estima la probabilidad de régimen alcista del S&P 500 para usar desde AmiBroker vía AmiPy
- 13 Ene 2026
- Machine Learning
- Serie Modelos Ocultos de Markov (HMM)
- Research 3 de 4
Construye en Python, con la librería hmmlearn, una función que estima cada día la probabilidad de que el S&P 500 se encuentre en un régimen alcista mediante un Modelo Oculto de Markov entrenado con retornos, volatilidad y volumen. Está pensada para llamarse desde AmiBroker de 64 bits a través del plugin AmiPy y separa de forma explícita el periodo de entrenamiento del de prueba.
Metodología
De las características del mercado a una estimación del régimen
El Research construye en Python un modelo de regímenes a partir de características del mercado y entrena un Modelo Oculto de Markov para estimar en qué estado se encuentra el mercado en cada momento. El periodo de entrenamiento y el de prueba se separan de forma explícita, para no evaluar el modelo con datos que ya ha visto.
Las variables exactas, la configuración del modelo y el código completo se desarrollan en el informe.
Relación con la Serie
Pertenece a la Serie Modelos Ocultos de Markov (HMM) · Research 3 de 4
Este Research forma parte de la Serie «Modelos Ocultos de Markov (HMM)» y no se vende por separado.
Research Serie
Continúa con la Serie completa
Serie Modelos Ocultos de Markov (HMM) · 4 Research
Seleccionado para la Biblioteca Fundacional de Membership. Su incorporación a Membership está pendiente: hasta entonces no forma parte de lo que recibe un miembro.
Conocer Research MembershipSMQuantum publica contenido formativo, informativo y de investigación cuantitativa. SMQuantum no presta asesoramiento de inversión personalizado: no formula recomendaciones adaptadas a tu situación financiera, tu cartera, tu perfil de riesgo, tus objetivos o tus circunstancias personales. Las decisiones de inversión que tomes son tuyas. Invertir y operar en los mercados financieros implica riesgo y puede producir pérdidas. Los resultados históricos, simulados o de backtest no garantizan resultados futuros. Más información en el Aviso legal.