人工智能50：再探cGAN资产配置-20211109-华泰证券-27页_2mb

报告摘要

本研究系统梳理了条件生成对抗网络（cGAN）在资产配置中的应用方法论，并通过实证分析验证了其在多种资产配置场景下的表现。研究重点围绕cGAN在收益协方差预测和收益均值预测两个方向展开，分别评估了其预测准确度及在实际投资模型中的应用效果。

cGAN预测资产收益协方差：通过使用过去40个交易日收益率序列作为条件信息，结合随机数生成未来20日收益率序列，并计算协方差矩阵。相较于传统基于历史波动率的方法，cGAN的预测更接近真实协方差，且在风险分配和仓位调整上更接近理想情形。
cGAN预测资产收益均值：使用较短时间跨度的最新数据进行预测，相比基于长期动量的历史收益方法，cGAN对市场近期变化更为敏感，虽在单资产绝对收益预测上表现一般，但在多资产相对收益排名预测上具有优势。
cGAN在资产配置模型中的表现：在风险平价模型和均值方差模型中，cGAN在获取收益、控制波动和回撤方面具有稳定优势，夏普比率和Calmar比率普遍高于传统方法。

方法	协方差预测	均值预测
cGAN	使用过去40个交易日收益率序列和随机数生成未来20日收益率序列，计算协方差	使用过去40个交易日收益率序列和随机数生成未来20日收益率序列，计算均值
历史波动率	使用过去1000个交易日收益率数据计算协方差	使用过去1000个交易日收益率数据计算均值

特征值分布：cGAN和真实协方差特征值分布接近，历史波动率方法特征值分布较为集中且更靠近0，可能低估真实风险。
Frobenius距离：cGAN与真实协方差的Frobenius距离均值为0.0012，历史波动率方法为0.0012，但Wilcoxon检验显示cGAN更接近真实协方差。
相关矩阵距离：cGAN与真实协方差的相关矩阵距离均值为-0.05，历史波动率方法为-0.07，cGAN显著更接近真实协方差。
均值预测：cGAN在基本统计指标（如MAE、截面IC均值、IC_IR）上优于历史收益方法，尤其在多资产相对收益排名预测上表现突出。

风险平价模型：
- cGAN：年化收益率 5.24%，年化波动率 1.99%，夏普比率 2.63，最大回撤 -3.04%，Calmar比率 1.73
- 历史波动率：年化收益率 4.98%，年化波动率 1.89%，夏普比率 2.63，最大回撤 -3.18%，Calmar比率 1.57
均值方差模型（风险厌恶系数为1）：
- cGAN：年化收益率 8.82%，年化波动率 14.97%，夏普比率 0.59，最大回撤 -33.63%，Calmar比率 0.26
- 历史波动率：年化收益率 1.54%，年化波动率 18.84%，夏普比率 0.08，最大回撤 -44.21%，Calmar比率 0.03
风险厌恶系数为100：
- cGAN：年化收益率 4.95%，年化波动率 2.27%，夏普比率 2.18，最大回撤 -5.28%，Calmar比率 0.94
- 历史波动率：年化收益率 4.19%，年化波动率 2.29%，夏普比率 1.83，最大回撤 -5.91%，Calmar比率 0.71