中文翻译: Fin-GAN:通过生成对抗网络对金融时间序列进行预测和分类 我们研究了生成对抗网络(GAN)在金融时间序列概率预测中的使用。为此,我们为生成引入了一种新颖的经济驱动的损失函数...
股票市场预测是金融学中最受欢迎和最有价值的领域之一。. 本文提出了一种基于生成对抗网络 (GAN)的股票预测模型,其中门控循环单元 (GRU)作为生成器输入历史股价并生成未来股价,卷积神经网络 (CNN)作为判别器区分真实股价和生成股价。. 与传统的预测方法仅 ...
生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是最流行的模型之一,在各个领域都有不俗的表现。. 其在金融表格数据生成、金融时间序列生成以及金融欺诈检测等方面也展现出广泛的应用潜力。. 文章介绍了GAN模型相较其他生成模型在金融领域的优势;对自 ...
变分自编码器(VAE)是一种生成模型,它通过学习数据的潜在表示来捕获数据的分布。与传统的自编码器不同,VAE使用概率模型来表示潜在表示,这允许它生成新的 ...
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性,并将使用获得的结果 ...
这就是变分自编码器(VAE)发挥作用的地方。VAE是一种生成模型,可以用来学习数据的概率分布,并生成新的数据样本。它的核心思想是将原始数据编码为低维的随机 ...
生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等生成模型在金融领域有多种应用,特别是在收益预测和风险管理方面。GAN通过生成器和判别器的对抗训练,能够生成逼真的金融时间序列数据,用于股价预测、资产定价和市场趋势分析。VAE则通过学习数据的潜在表示来捕获数据分布,适用于金融时间序列的降维、风险评估和投资决策。这些模型能够提高预测的准确性,帮助金融机构进行更有效的风险管理和投资策略制定。具体应用案例包括使用GAN进行股价预测、利用VAE进行风险评估和市场趋势预测等。
如何利用生成模型如GAN来提高期权定价中的波动率预测精度?
生成对抗网络(GAN)如何在金融时间序列数据生成中提升了生成数据的真实性和多样性?
英国电影学院奖最佳影片主要针对哪些类型的电影颁发,评选标准是哪些?
孙权对蒋钦的评价是什么?
为什么江西省上饶市的防疫人员会擅闯民宅并扑杀宠物狗,引发了什么样的争议?
1399年,燕王朱棣为何发动‘靖难之役’?
康泰和朱应在公元3世纪中叶访问东南亚三角洲的目的是什么?
龙格-库塔法的应用领域包括哪些,它为什么重要?
曹爽在汉中战役中为何最终选择撤退,他面临了哪些困难?
托勒密王朝在埃及的统治是如何结束的?