基于生成对抗网络（GAN）的金融市场数据增强方法
**基于生成对抗网络（GAN）的金融市场数据增强方法**
**题目描述**
在金融科技领域，许多任务（如股价预测、风险模型训练）依赖大量高质量历史数据。但现实中的金融数据往往存在样本不足、分布不均衡或包含噪声等问题。本题目讲解如何利用生成对抗网络（GAN）生成合成金融数据，以增强训练数据集，提升模型的鲁棒性和泛化能力。
**核心知识点**
1. **数据增强的必要性**：金融数据常受限于历史长度、极端事件稀少性（如金融危机），导致模型过拟合或偏差。
2. **GAN的基本原理**
2025-11-10 15:55:27
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