基于生成对抗网络(GAN)的金融时间序列数据合成:方法与应用
**基于生成对抗网络(GAN)的金融时间序列数据合成:方法与应用**
**一、问题描述**
金融时间序列数据(如股价、交易量、汇率等)通常具有高噪声、非平稳性和复杂依赖关系,而真实数据往往因隐私、监管或数据稀缺性难以获取。生成对抗网络(GAN)可通过对抗训练生成合成数据,既能保护隐私,又能扩充数据集以提升模型训练效果。核心挑战在于如何使生成数据保留原始数据的统计特性(如自相关性、波动聚集性)和时序动态,同时避免模式坍塌。
**二、GAN的基本原理**
GAN由生成器(Gene
2025-11-21 01:10:23
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