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本文介紹了用條件變分自編碼器模型cVAE進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，利用cVAE在不同下行風(fēng)險(xiǎn)等級下學(xué)習(xí)多維期權(quán)相關(guān)指標(biāo)的分布，并嘗試將其應(yīng)用在依靠期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對未來下行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測評估的任務(wù)中，較大程度地提升了預(yù)測效果，也使得基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的策略表現(xiàn)更為優(yōu)異。
　　本文大致分為三個(gè)部分：
　　第一部分介紹數(shù)據(jù)增強(qiáng)、生成模型以及VAE、cVAE。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理的技術(shù)，目的是在保留數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的同時(shí)豐富原始數(shù)據(jù)集，提升模型的穩(wěn)健性和泛化性。生成模型可以作為數(shù)據(jù)增強(qiáng)的一種方式。它更加關(guān)注于數(shù)據(jù)本身的特征，通過對數(shù)據(jù)分布的學(xué)習(xí)，從而生成與原始樣本同分布的數(shù)據(jù)來補(bǔ)充原始數(shù)據(jù)集。VAE與cVAE作為重要的生成模型，有著較為簡單的模型架構(gòu)以及不錯的模型表現(xiàn)，另外，cVAE模型與不同標(biāo)簽下的特征分布學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)生成更為契合。
　　第二部分介紹期權(quán)市場的相關(guān)指標(biāo)與未來下行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。經(jīng)典的VIX與SKEW指標(biāo)，以及我們選擇的PCR成交額指標(biāo)，在邏輯上和實(shí)證檢驗(yàn)上對未來的下行風(fēng)險(xiǎn)均有著一定的預(yù)測意義。使用未來一個(gè)月的最大回撤對未來下行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，并對風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行劃分。實(shí)證結(jié)果表明，指標(biāo)與未來收益率和下行風(fēng)險(xiǎn)均有一定的時(shí)序相關(guān)性，但與下行風(fēng)險(xiǎn)更為相關(guān)；在不同高低等級的指標(biāo)下，未來收益率與未來下行風(fēng)險(xiǎn)的分布均有差異；在不同的風(fēng)險(xiǎn)等級下，指標(biāo)的聯(lián)合分布有著較顯著的差異。
　　第三部分通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方式將cVAE應(yīng)用在指標(biāo)對下行風(fēng)險(xiǎn)的評估中。首先驗(yàn)證了cVAE模型在不同風(fēng)險(xiǎn)等級即標(biāo)簽下對特征的分布學(xué)習(xí)效果，結(jié)果表明訓(xùn)練好的cVAE在測試集上重構(gòu)表現(xiàn)良好。接下來分別使用線性模型和非線性模型作為預(yù)測器，使用滾動訓(xùn)練預(yù)測評估的方式，制定風(fēng)險(xiǎn)控制擇時(shí)策略；另外對于初始策略進(jìn)行改進(jìn)，即對滾動窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。策略的回測結(jié)果表明數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的策略在各項(xiàng)指標(biāo)上更為優(yōu)異，年化收益10.3%，Sharpe ratio 1.03，在預(yù)測器的準(zhǔn)確率以及穩(wěn)健性方面得到了明顯的提升。
　　本文的創(chuàng)新之處包括，使用未來一月最大回撤劃分的風(fēng)險(xiǎn)等級作為預(yù)測評估目標(biāo)，而非直接使用未來收益率；使用cVAE學(xué)習(xí)不同標(biāo)簽下指標(biāo)的分布，并用于對訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，提升策略的表現(xiàn)，這種探索未來可以在更多的量化領(lǐng)域進(jìn)行。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：以上分析基于模型結(jié)果和歷史測算，存在模型失效風(fēng)險(xiǎn)。