今天分享的是：华泰人工智能系列之三十一： 生成对抗网络GAN初探
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本文围绕生成对抗网络（GAN）展开深入探究，核心聚焦于其在量化投资领域的应用及相关特性剖析。
GAN 本质为一种生成模型，其独特训练模式通过判别器 D 与生成器 G 的博弈达成纳什均衡。D 负责甄别数据真伪，G 则全力生成逼真赝品，二者交替训练，协同提升能力。从数学视角出发，GAN 以最小化生成数据与真实数据分布的 JS 散度为目标，具备数据生成质量优、学习流程简、易与深度学习融合等优势，不过也存在黑箱特性、训练收敛难题、同步障碍及模式崩溃等弊端。
于量化投资领域，GAN 应用价值显著。在样本供给层面，因量化投资常受样本局限，GAN 生成的丰富样本有效缓解了小样本困境，为模型学习提供充足数据支持。针对策略评估，其可检测量化策略过拟合状况。以双均线择时策略参数选择为例，通过将策略置于 GAN 生成的虚假序列中回测，对比不同参数表现，借助统计检验判定策略优劣及过拟合程度，为策略优化与验证开辟新径。
为精准评估 GAN 生成序列质量，研究精心筛选自相关性、厚尾分布、波动率聚集、杠杆效应、粗细波动率相关、盈亏不对称性六项关键指标，并以 Bootstrap 和 GARCH 模型为对照展开测试。结果表明，GAN 生成序列在多方面逼近真实序列，于日频和月频序列多数指标上表现卓越，优势尽显，有力彰显其在模拟金融时间序列方面的强大效能。
综上所述，本文系统且全面地阐述了 GAN 的原理、训练机制、量化投资应用路径及序列生成质量评估成果，为该技术在金融量化领域的持续拓展与深化应用筑牢根基、指引方向，虽仍存待解难题，但为后续研究创新孕育诸多可能与机遇，有望推动量化投资技术迭代升级，开启智能化发展新篇章。
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