股市分析工具：对抗过拟合，cGAN应用于策略调参.pdf
- 上传者：新**
- 时间：2021/10/12
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本文构建了基于生成对抗网络的量化策略参数调优框架，为应对策略过拟合提供了新思路。传统基于单一历史路径进行参数调优的方法存在较高过拟合风险，而 cGAN 生成的拟真样本则可以对备选参数进行批量回测，通过观察备选参数的大样本统计表现来决定样本外所使用的参数。基于大数定律，在大样本模拟路径上的回测可以降低偶然因素对参数表现的影响，回归参数的本质表现，进而辨别参数的优劣。实证结果表明，cGAN 生成样本对备选参数具有较为明显的区分能力，基于 cGAN 的择时策略表现优于传统方法。
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