改进数据生成以增强资产配置：固定收益领域的合成数据集方法
统计金融
2023-11-28 v1 机器学习
摘要
我们提出一种新颖的用于生成合成数据集的流程，专为评估固定收益领域内的资产配置方法与构建投资组合而设计。我们的方法首先增强 CorrGAN 模型以生成合成相关矩阵。随后，我们提出一种编码器-解码器模型，其在给定相关矩阵的条件下采样额外数据。所得合成数据集促进了对不同资产领域中资产配置方法的深入分析。此外，我们提供一个案例研究，示例说明利用该合成数据集改进基于模拟的资产配置流程中构建的投资组合。
引用
@article{arxiv.2311.16004,
title = {Improved Data Generation for Enhanced Asset Allocation: A Synthetic Dataset Approach for the Fixed Income Universe},
author = {Szymon Kubiak and Tillman Weyde and Oleksandr Galkin and Dan Philps and Ram Gopal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16004},
year = {2023}
}