本文介绍了用条件变分自编码器模型cVAE进行数据增强的方法，利用cVAE在不同下行风险等级下学习多维期权相关指标的分布，并尝试将其应用在依靠期权风险指标对未来下行风险预测评估的任务中，较大程度地提升了预测效果，也使得基于风险预测的策略表现更为优异。
　　本文大致分为三个部分：
　　第一部分介绍数据增强、生成模型以及VAE、cVAE。数据增强是一种对数据集进行处理的技术，目的是在保留数据本质特征的同时丰富原始数据集，提升模型的稳健性和泛化性。生成模型可以作为数据增强的一种方式。它更加关注于数据本身的特征，通过对数据分布的学习，从而生成与原始样本同分布的数据来补充原始数据集。VAE与cVAE作为重要的生成模型，有着较为简单的模型架构以及不错的模型表现，另外，cVAE模型与不同标签下的特征分布学习及数据生成更为契合。
　　第二部分介绍期权市场的相关指标与未来下行风险的关系。经典的VIX与SKEW指标，以及我们选择的PCR成交额指标，在逻辑上和实证检验上对未来的下行风险均有着一定的预测意义。使用未来一个月的最大回撤对未来下行风险进行评估，并对风险等级进行划分。实证结果表明，指标与未来收益率和下行风险均有一定的时序相关性，但与下行风险更为相关；在不同高低等级的指标下，未来收益率与未来下行风险的分布均有差异；在不同的风险等级下，指标的联合分布有着较显著的差异。
　　第三部分通过数据增强的方式将cVAE应用在指标对下行风险的评估中。首先验证了cVAE模型在不同风险等级即标签下对特征的分布学习效果，结果表明训练好的cVAE在测试集上重构表现良好。接下来分别使用线性模型和非线性模型作为预测器，使用滚动训练预测评估的方式，制定风险控制择时策略；另外对于初始策略进行改进，即对滚动窗口内的数据集进行数据增强。策略的回测结果表明数据增强后的策略在各项指标上更为优异，年化收益10.3%，Sharpe ratio 1.03，在预测器的准确率以及稳健性方面得到了明显的提升。
　　本文的创新之处包括，使用未来一月最大回撤划分的风险等级作为预测评估目标，而非直接使用未来收益率；使用cVAE学习不同标签下指标的分布，并用于对训练集的数据增强，提升策略的表现，这种探索未来可以在更多的量化领域进行。
　　风险提示：以上分析基于模型结果和历史测算，存在模型失效风险。