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
本报告深入探讨了条件生成对抗网络（cGAN）在大类资产配置中的应用，提出通过cGAN预测未来资产收益率协方差矩阵，替代传统仅基于历史的风险平价方法。实证回测显示，cGAN模型显著提升了组合的夏普比率与Calmar比率，并具备较好鲁棒性与逼近真实市场风险的能力。报告详细阐述了cGAN的网络架构、训练方法及生成序列的质量评估体系，验证了其对风险重新定义的理论和实用价值 [page::0][page::4][page::16][page::29]。
