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标题: 金融时间序列模型不确定性的元学习方法-研究论文 [打印本页]

作者: 1047521767 时间: 2022-5-29 22:28
标题: 金融时间序列模型不确定性的元学习方法-研究论文
近年来，金融市场经历了几次负面的西格玛事件；这些事件的发生规律比当前风险模型所能预测的要多得多。不能保证训练集的数据生成过程与金融中的测试集相同。数学模型旨在处理无限且不断变化的数据，然而，实际事件使大多数模型的生活变得艰难。独立同分布随机变量和平稳时间序列的假设在现实中并不成立。过度依赖历史数据和模型回测并不足以克服这些挑战。强化学习在应用于金融时间序列时面临类似的挑战。分布外泛化是一个没有数据假设就无法解决的问题生成过程。如果测试数据是任意的或与训练数据无关，那么泛化是不可能的。找到这些特定的原则可能会帮助我们构建人工智能和金融建模系统。

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