Vous pouvez construire un Modèle de Markov Caché (HMM) en utilisant les pentes de la croissance du Bitcoin pour identifier et prédire trois régimes : haussier, transition et baissier. Selon des tests préliminaires, cette approche peut classifier le régime avec une précision d'environ 90%.

Voici un lien vers une vidéo Veritasium qui explique le fonctionnement des Modèles de Markov Cachés et pourquoi ils sont des outils puissants pour les problèmes de prédiction.

Les HMM sont largement utilisés en finance quantitative ; notamment, des variantes de cette technique auraient été parmi les méthodes employées par le Medallion Fund de Jim Simons, l'une des stratégies de trading les plus prospères de l'histoire.