金融时间序列数据相关数据报告_免费下载-镝数聚dydata,相关行业数据商务车,财务风险详细分析,管理水平,薪酬水平,卡车,经营分析本文探讨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。
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    更新时间:2024-11-08
    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。
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