一种基于生成对抗网络和迁移学习的资产配置方法
基本信息
| 申请号 | CN202011581775.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112837165A | 公开（公告）日 | 2021-05-25 |
| 申请公布号 | CN112837165A | 申请公布日 | 2021-05-25 |
| 分类号 | G06Q40/06;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 牟慧玲 | 申请（专利权）人 | 上海栖盟科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 | 代理人 | 林淡如 |
| 地址 | 200434 上海市虹口区汶水东路351号B幢408室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于生成对抗网络和迁移学习的资产配置方法，步骤一、获取用户持有的大类资产的历史数据并对其进行噪声检测；步骤二、利用统计方法对资产大类的历史数据和特征进行维度扩充；步骤三、根据大类资产的全市场历史数据和生成对抗网络模型作为预测全市场大类资产特征的主体方法；步骤四、根据生成对抗网络训练全市场大类资产特征的模型进行迁移学习，获取子资产未来一个月的收益曲线，从而预测用户所持有单个资产的未来六个月的特征；步骤五、根据预测单个资产的未来特征结合现代投资理论计算，获取最优资产配置权重。本方法在仅有较小的资产历史数据量的情况下能够提供一种应对市场快速变化环境的资产配置方法。 |
