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。

本文将重点考虑股票，债券，商品这三类重要资产类型。我们发现，在中国市场逐渐对外开放，投资结构逐渐成熟的过程中，大类资产的风险分散化配置，特别是加入了黄金的投资组合在收益率和风险控制方面都具有明显的优势。结合对未来中国金融市场发展的展望，我们认为黄金配置的关键时间段已经来临。

本数据记录了2015-2017年中国立讯精密盈利能力比率,其中2015年毛利率22.9%

本数据记录了2015-2018年度中国立讯精密季度盈利能力比率,其中2015Q3毛利率24.9%

这是最好的时代，也是最坏的时代。对于金融市场来说，本世纪第一个庚子年是个极为动荡的一年。这一年里，全球经济遭受了全球流行病影响。权益、债券、衍生品等各类市场均出现了大幅的波动，量化投资模式也因此受到了前所未有的挑战。由于传统量化策略所依赖时间段的数据越来越无法反映当今环境的快速变化，因此市场史无前例的动荡使得传统量化投资模型无所适从，众多量化对冲基金在多变的行情中也亏损惨重。

本数据记录了2015-2017年中国立讯精密营业收入增长率,其中2017年增长率65.9%

本数据记录了2015-2018年中国立讯精密营业收入增长率,其中2017Q1增长率87.6%

本数据记录了2015-2017年中国立讯精密净利润增长率,其中2015年增长率71.2%

内容包括：花旗：2019商品展望高盛：2019投资展望JP摩根：2019投资前景美林：2019全球宏观经济展望

该统计数据包含了2013-2018年科大讯飞营收复合增速。2018年第三季度科大讯飞营业收入为5283百万元，同比增速为56%。

该数据包含了2008-2017年立讯精密净利润增速情况。2011净利润增速为122.13%。