Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化
本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回报的全条件概率分布,突破传统点估计方式,实现不确定性估计。
本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回报的全条件概率分布,突破传统点估计方式,实现不确定性估计。
虽然中国股票市场日益完善,但还不完全是弱有效市场,因此中国股票市场存在比较明显的通过技术分析达到的套利机会。
从广义上讲,我们可以将金融市场状况分为两类:牛市和熊市。
有人已经表示有必要在战术资产配置(Tactical Asset Allocation, 简称TAA)策略中使用共同基金而不是ETF。
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