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摘要
摘要
随着人工智能的发展,越来越多的学者和从业者探索将新型的深度学习模型、
大模型应用在金融领域,一方面希望通过新的技术更好的预测市场走向,另一方
面通过新的数据合成技术,生成多样化的优质数据,解决金融数据同质化的问题,
以及某些标的样本稀缺的问题。
本研究提出了一种基于小波变换的时间序列扩散模型(WA-Diffusion),旨在解
决量化交易中高质量、多样化数据需求的问题。金融时间序列数据通常存在噪声和
样本不
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