【华泰金工林晓明团队】相对生成对抗网络RGAN实证——华泰人工智能系列之三十六
华泰金融工程 发布于 2020-09-22 19:53:21
林晓明 S0570516010001
SFC No. BPY421 研究员
李子钰 S0570519110003 研究员何康 S0570520080004 研究员
报告发布时间：2020年9月22日
摘要RGAN引入相对损失函数，提高训练稳定性，可应用于金融时间序列模拟本文介绍GAN的一类重要变式——相对生成对抗网络（RGAN），并将其应用于金融资产时间序列的生成，发现RGAN在生成数据的真实性上优于原始GAN。GAN的绝对判别器直接将某一类样本作为输入，判定该样本是否真实；而RGAN的相对判别器将真假样本对作为输入，以其中一个样本作为基准，计算另一个样本相对基准更加真实的程度，再给出判定结果，使得判别器更稳健，生成对抗网络训练更稳定。使用GAN和RGAN生成上证综指 ( 点击阅读全文 )
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SFC No. BPY421 研究员
李子钰 S0570519110003 研究员何康 S0570520080004 研究员
报告发布时间：2020年9月22日
摘要RGAN引入相对损失函数，提高训练稳定性，可应用于金融时间序列模拟本文介绍GAN的一类重要变式——相对生成对抗网络（RGAN），并将其应用于金融资产时间序列的生成，发现RGAN在生成数据的真实性上优于原始GAN。GAN的绝对判别器直接将某一类样本作为输入，判定该样本是否真实；而RGAN的相对判别器将真假样本对作为输入，以其中一个样本作为基准，计算另一个样本相对基准更加真实的程度，再给出判定结果，使得判别器更稳健，生成对抗网络训练更稳定。使用GAN和RGAN生成上证综指 ( 点击阅读全文 )
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