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