ProteuS: A Generative Approach for Simulating Concept Drift in Financial Markets
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摘要
本论文提出ProteuS框架，通过拟合ARMA-GARCH模型模拟金融市场多状态下的结构性突变，实现梯度和平滑的状态转移。生成半合成数据包含丰富技术指标和已知的概念漂移时点，为评估概念漂移检测算法提供可控基准。实验基于真实ETF数据，结果显示合成数据市场状态间高度重叠，验证了任务的复杂性和数据的现实意义，为未来金融预测算法的适应性评测奠定基础 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::11][page::12].
