Penggunaan Rantai Markov untuk Mengklasifikasikan Volatilitas pada Sekuens Acak

Pemodelan deret waktu dari angka acak sesekali mengungkapkan 'memori' lokal dalam sistem. Penggunaan rantai Markov memungkinkan klasifikasi perilaku generator ke dalam fase volatilitas diskrit.

Penghitungan waktu langkah pertama dan distribusi stasioner memungkinkan prediksi kapan generator akan keluar dari fase panas, menyesuaikan filter risiko platform.

Metodologi ini memungkinkan penonaktifan filter AI yang berat ketika aliran berada dalam keadaan stasioner, sehingga mengoptimalkan kinerja.