Модели пространства состояний — это модели, которые используют переменные состояния для описания системы с помощью набора дифференциальных или разностных уравнений первого порядка, а не с помощью одного или нескольких дифференциальных или разностных уравнений n-го порядка.
Короче говоря, это сложный, но возможный метод к анализу финансовых рынков.
Если не полениться и пояндексовать, то можно даже найти русскоязычные темы на форумах по данному вопросу.
Возможно, пользователю 3Qu есть что сказать по этому поводу (судя по его предыдущим комментариям).
Книги:
- J. Durbin, Time Series Analysis by State Space Methods
- Введение в моделирование в пространстве состояний
- State Space Time Series Analysis
- Time Series Analysis by State Space Methods
- Deep State Space Models for Time Series Forecasting
- State Space Models and the Kalman Filter
- A new pairs trading strategy based on linear state space models and the Kalman Filter
- State-Space Modelling by Kevin Kotzé
+ парочка статей
Скачать можно здесь
Иногда это проще, иногда сложнее.
Книги скорее посвящены некому классу таких систем.
Применимы ли к рынку — а черт его знает.