Скрытые марковские модели (Hidden Markov Models, HMM) представляют собой мощнейший инструмент статистического обучения в финансовой математике, предназначенный для моделирования и прогнозирования ненаблюдаемых (скрытых) рыночных режимов на основе наблюдаемых данных, таких как цены активов и объемы торгов. В отличие от линейных моделей временных рядов, HMM способны улавливать резкие структурные сдвиги на финансовых рынках, переходы от фазы стабильного роста к фазам турбулентности и кризисов.

В сложных инженерных и экономических системах редко удается ограничиться одним критерием оптимальности. Снижение себестоимости обычно ведет к ухудшению качества, а увеличение прочности конструкции влечет за собой рост ее массы. Многокритериальная оптимизация решает проблемы одновременной максимизации/минимизации конфликтующих целевых функций. Метод идеальной точки (Компромиссное программирование) является одним из самых интуитивно понятных и математически строгих подходов к выбору единственного оптимального решения из множества Парето-эффективных альтернатив.