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更新时间:2025-04-24 03:19
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应用于资产配置的方法论和实证结果
本研究系统梳理条件生成对抗网络(cGAN)应用于资产配置的方法论,并提供相对全面的实证结果。依据预测对象分为收益协方差预测和均值预测两条主线展开。每一条主线内部,依次介绍预测方法、预测准确度评估和实践应用。在国内资产配置、全球资产配置和A股板块配置场景下,考察cGAN在风险预算模型和均值方差模型中的表现。结果表明,cGAN总体优于基于历史收益和波动率的传统资产配置方法。
cGAN预测资产收益均值及协方差的核心思想有别于传统资产配置方法
cGAN预测资产收益均值及协方差的核心思想是:以多资产过去40个交易日
更新时间:2025-04-21 01:51
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更新时间:2025-03-13 02:08
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本文是基于StackAbuse的一篇讲解Seaborn的文章上编写。 附示例及实现代码,可直接前往文末一键克隆代码进行实
更新时间:2025-03-12 05:45
更新时间:2025-02-27 07:44
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更新时间:2025-02-27 02:34
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更新时间:2024-06-07 10:55
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