基于卷积神经网络和图像处理的金融多资产组合风险预测模型研究
风险管理
2025-02-14 v3
摘要
在当今复杂且波动的金融市场环境中，多资产组合的风险管理面临着显著的挑战。传统的风险评估方法由于捕捉资产之间复杂相关性的能力有限，难以有效应对动态市场变化。本文提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的多资产组合风险预测模型。通过利用图像处理技术，将金融时间序列数据转换为二维图像，以提取高阶特征并提高风险预测的准确性。通过对来自股票、债券、商品和外汇等多个资产类别的经验数据分析，结果表明，所提出的 CNN 模型在预测准确性和鲁棒性方面显著优于传统模型，尤其在极端市场条件下效果更为突出。这一研究为金融风险管理提供了新的方法，具有重要的理论意义和实际价值。
引用
@article{arxiv.2412.03618,
title = {Research on Financial Multi-Asset Portfolio Risk Prediction Model Based on Convolutional Neural Networks and Image Processing},
author = {Fu Lei and Ge Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.03618},
year = {2025}
}
备注
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