本文探讨GAN模型的一类重要变体——WGAN，并将其运用于金融资产时间序列的生成，发现WGAN在生成数据的真实性和多样性上均优于原始GAN。原始GAN模型具有训练不同步、训练损失函数不收敛和模式崩溃的缺点。WGAN模型使用Wasserstein距离衡量真实分布与生成分布之间的距离，克服了原始GAN 模型中JS距离的缺陷。使用GAN和WGAN生成上证综指日频和标普500 月频收益率序列，结果表明GAN无法复现出真实序列的长时程相关等特性，WGAN则有显著改善，并且WGAN在多样性上相比于GAN也有一定提升。

该数据包含了2012-2019金融机构直接投资数据（时间序列）--以美元计值。2019年Q2来华直接投资净流动14.87亿美元，2018年来华直接投资净流动40.73亿美元，2018年末来华直接投资1431.22亿美元。

该数据包含了2012-2019金融机构直接投资数据（时间序列）--以美元计值。2019年Q2来华直接投资净流动17.55亿人民币，2018年来华直接投资净流动202.02亿人民币，2017年末来华直接投资9746.22亿人民币。

该数据包含了2010-2019银行代客涉外收付款数据时间序列。年度以人民币计价2018年收入为230186亿人民币，月度以为民币计价2019年9月末收入为21521亿人民币，年度以美元计价2018年收入为34779亿美元，月度以美元计价2019年9月收入为182亿美元。

该数据包含了1982-2014中国国际收支平衡表时间序列数据（BPM5）。2014年人民币年度BOP中经常账户差额为13510亿人民币，2014Q4人民币季度BOP中经常账户差额为4113亿人民币，2014年美元年度BOP中经常账户差额为2197亿美元，2014Q4美元季度BOP中经常账户差额为670亿美元。

传统的波动因子以日度收益率数据为基础构建，本文从数据频率和数据类型两方面对其进行了拓展。其中，表现最好的1min频率下的高频成交量波动因子在全市场中取得了年化20.84%的多空收益和6.27%的超额收益，多空夏普比和信息比分别达到2.87和1.62，且在近两年没有出现明显回撤。

本文选取AleksiPitkäjärvi、MattiSuominen和LauriVaittinend三位学者在2019年发表于JournalofFinancialEconomics的文章Cross-AssetSignalsandTimeSeriesMomentum，对文章的研究思路和成果进行了总结。❑本文研究了股债市场之间的一种跨资产现象，并称之为跨资产时间序列动量。文章采用全球20个发达国家股债市场的样本数据，发现债券市场历史收益正向预测股票市场未来收益，而股票市场历史收益负向预测债券市场未来收益。运用这一结论，本文构建了跨资产时间序列动量策略，其夏普比率比传统的时间序列动量组合高45%，比买入-持有策略高70%。

指南详细的说明了数据安全分级的原则、方法和流程，并在附件当中给出了《金融业机构典型数据定级规则参考表》。

该统计数据包含了2016-2019年广东金融发展核心数据。包括金融总资产、金融增加值、存贷款余额等项目。

该数据包含了2010-2019中国国际收支平衡表时间序列(BPM6)。2018年人民币年度BOP中经常账户为3527亿人民币，2019年Q2人民币季度BOP中经常账户为3146亿人民币，2018年美元年度BOP中经常账户为491亿美元，2019年Q2美元季度BOP中经常账户为462亿美元。

该统计数据包含了2018年粤港澳大湾区城市金融核心数据对比。包括GDP、金融业增加值等项目。

该统计数据包含了2020年中国养老金融调查数据。据中国养老金融50人论坛发布的《中国养老金融调查2020》数据显示，中国人的投资方式依然是银行存款或银行理财。72%的人都通过银行存款或理财进行财富储备，购买年金或商业养老保险以及基金的方式分别占34%、22%。