马尔可夫链
马尔可夫链是一种离散状态下的随机概率模型，核心遵循马尔可夫无后效性：系统下一刻的状态概率，只由当前状态决定，与过去更早的历史状态无关。它把事物发展过程划分成若干有限离散状态，比如上涨、下跌、震荡三种市场状态，通过统计历史数据，计算不同状态之间互相转换的概率，形成状态转移概率矩阵。
模型无需复杂变量拟合，不依赖宏观消息、成交量等额外因子，只聚焦状态演变规律。每一步状态跳转都基于既定概率分布，且未来路径仅受当下状态约束，具备极强的结构化和可量化特性。马尔可夫链不做精准价格预测，只刻画状态切换的概率规律，逻辑简洁、易于编程实现，广泛用于时间序列建模、行情状态划分、趋势拐点概率推演等场景，是量化金融中经典的低复杂度随机建模工具。
用马尔可夫链洞察市场牛熊震荡
利用马尔可夫链分析市场，核心是把行情划分为牛市、熊市、震荡市三种离散状态，通过历史 K 线数据统计状态停留与切换概率，洞察牛熊震荡的演化规律。
首先对市场行情做状态标签划分，依据涨跌幅、波动幅度界定牛市、熊市、震荡三种状态；再统计长期历史行情，计算从牛市转熊市、牛市转震荡、震荡转牛 / 熊市、熊市转震荡等所有跳转概率，构建状态转移矩阵。
借助转移矩阵可以直观判断：当前处于某一状态时，后续延续原有行情、切换为另一行情的概率大小，预判牛熊何时转入震荡、震荡何时突破变盘。同时能测算各状态的平均持续周期，看清牛市、熊市、震荡行情的常态时长。
该方法不预判具体点位，只把握状态轮回规律，适配 A 股轮动特征，可辅助判断当前行情所处阶段、规避趋势反转风险，为仓位管理和择时交易提供概率层面的决策依据。
