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**
**题目描述**
在金融科技领域，构建和测试交易策略、风险模型通常需要大量高质量的历史数据。然而，真实金融数据（如股价、汇率序列）存在数据稀缺、隐私敏感、包含噪声等问题。生成对抗网络（GAN）作为一种强大的生成模型，能够学习真实数据分布并合成逼真的合成数据，为解决数据瓶颈提供了可能。本题要求你理解使用GAN生成金融时间序列数据的基本原理、关键挑战（如时序依赖性、市场特性保持），以及合成数据在回测、模型训练等场景中的应用价
2025-11-08 09:55:51
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