人工智能系列 45：将条件生成对抗网络 cGAN 应用于大类资产配置
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摘要
本报告创新采用条件生成对抗网络（cGAN）重构资产风险定义，通过训练条件生成器与判别器，预测未来20个交易日资产收益率的协方差矩阵，并应用于量化资产配置。实证中，cGAN对沪深300、中债国债指数和黄金资产组合优化表现优于传统风险平价模型，夏普比率由1.41提升至1.62，Calmar比率由0.60提升至1.19，且具备较强鲁棒性（见图1对应回测表现）。生成序列在自相关性、非正态性、波动率聚集等指标上较好复现真实序列特征，验证了深度神经网络对非线性风险成分的捕捉能力，展现了传统方法难以达到的风险管理优势。[pidx::0][pidx::7][pidx::16][pidx::18][pidx::25]
