Beyond Monte Carlo: Harnessing Diffusion Models to Simulate Financial Market Dynamics
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摘要
本报告提出基于扩散模型的高效合成金融市场数据生成方法，显著提升合成数据与真实数据在分布匹配性(包括尾部)和协方差矩阵条件数方面的表现，验证了该方法在多段历史股票数据上的有效性及适用性，且通过高精度数值积分替代传统蒙特卡洛方法，实现快速模型训练，具备广泛金融应用潜力 [page::0][page::1][page::6][page::18][page::25]。
