这份文件来自摩根大通的衍生品策略团队，研究主题是利用日内波动率指标实时识别 VIX 波动率状况。该文件首先回顾了之前使用隐马尔可夫模型（HMM）识别 VIX 波动率状况的应用和局限性。然后，作者提出了一种新的在线学习方法，通过整合日内波动率数据来提高 HMM 模型的预测精度。该方法使用了类似于向前后向算法的步骤，但通过利用日内波动率指标来近似模拟后向算法，从而在不依赖未来信息的条件下实现更准确的实时波动率状况识别。最后，该文件展示了该方法在 VIX 期货策略和股票择时策略上的应用效果，并对模型的细节和实现进行了技术性说明。