論文の概要: Numerical Simulation of Exchange Option with Finite Liquidity:
Controlled Variate Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07771v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 02:19:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:31:35.821470
- Title: Numerical Simulation of Exchange Option with Finite Liquidity:
Controlled Variate Model
- Title(参考訳): 有限流動性を持つ交換オプションの数値シミュレーション:制御変動モデル
- Authors: Kevin S. Zhang and Traian A. Pirvu
- Abstract要約: 私たちの市場モデルでの取引は、資産の価格に直接的な影響を与えます。
2次元ミルスタインスキームは、資産の対の価格をシミュレートするために実装されている。
これらの数値スキームの時間的複雑さを含む。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we develop numerical pricing methodologies for European style
Exchange Options written on a pair of correlated assets, in a market with
finite liquidity. In contrast to the standard multi-asset Black-Scholes
framework, trading in our market model has a direct impact on the asset's
price. The price impact is incorporated into the dynamics of the first asset
through a specific trading strategy, as in large trader liquidity model.
Two-dimensional Milstein scheme is implemented to simulate the pair of assets
prices. The option value is numerically estimated by Monte Carlo with the
Margrabe option as controlled variate. Time complexity of these numerical
schemes are included. Finally, we provide a deep learning framework to
implement this model effectively in a production environment.
- Abstract(参考訳): 本稿では,有限流動性を持つ市場において,1対の相関資産に記述した欧州スタイル交換オプションの数値的価格決定手法を考案する。
標準的なマルチアセットのブラックスコールズフレームワークとは対照的に、市場モデルのトレーディングは資産の価格に直接的な影響を与える。
価格の影響は、大きなトレーダー流動性モデルのように、特定の取引戦略を通じて第一資産のダイナミクスに組み込まれる。
2次元ミルスタインスキームは資産価格の対をシミュレートするために実装されている。
オプション値は、マルグレーブオプションを制御変数としてモンテカルロによって数値的に推定される。
これらの数値スキームの時間的複雑さを含む。
最後に、本番環境でこのモデルを効果的に実装するためのディープラーニングフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2480439325792]
本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。
我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-09T05:40:32Z) - Modelling financial volume curves with hierarchical Poisson processes [0.8624680612413765]
一般的な戦略は、期待された体積曲線と1日を通して多くの順序で所望の量を交換することである。
本研究では,非均質なポアソンプロセスの混合の強度関数に対する階層的なポアソンプロセスモデルを導入する。
本稿では,Wharton Research Data Services が管理している Trade and Quote リポジトリのデータセットについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T12:03:57Z) - Deep Hedging with Market Impact [0.20482269513546458]
本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく新しい市場インパクト動的ヘッジモデルを提案する。
DRLモデルから得られた最適ポリシーは、いくつかのオプションヘッジシミュレーションを用いて分析され、デルタヘッジのような一般的な手順と比較される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T19:08:24Z) - COPlanner: Plan to Roll Out Conservatively but to Explore Optimistically
for Model-Based RL [50.385005413810084]
ダイナスタイルのモデルベース強化学習には、ポリシー学習と実環境探索のためのサンプルを生成するモデルロールアウトという2つのフェーズが含まれる。
$textttCOPlanner$は、不正確な学習された動的モデル問題に対処するモデルベースのメソッドのための計画駆動フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T06:10:07Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T16:21:15Z) - Regime-based Implied Stochastic Volatility Model for Crypto Option
Pricing [0.0]
既存の手法は、新興デジタルアセット(DA)の揮発性の性質に対処できない
インプリッドボラティリティモデル(ISVM)による市場システム(MR)クラスタリングの最近の進歩を活用する。
ISVMは、インプリートボラティリティ(IV)データを使用することで、各感情駆動期間に投資家の期待を組み込むことができる。
MR-ISVMは,オプション価格モデルの高次特性におけるジャンプへの複雑な適応の負担を克服するために有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-15T15:31:42Z) - Estimating risks of option books using neural-SDE market models [6.319314191226118]
我々は、仲裁自由なニューラル-SDE市場モデルを用いて、単一基盤上の複数のヨーロッパオプションのジョイントダイナミクスの現実的なシナリオを生成する。
提案モデルでは,オプションポートフォリオのバリュー・アット・リスク(VaR)を評価する上で,計算効率が高く,精度も高く,カバー性能も向上し,従来のフィルタによるシミュレーション手法よりもプロサイクル性も低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T02:39:42Z) - Multi-Asset Spot and Option Market Simulation [52.77024349608834]
正規化フローに基づく1つの基盤となる1つのマーケットシミュレータを現実的に構築する。
本研究では, 正規化流れの条件付き可逆性を活用し, 独立シミュレータの連立分布をキャリブレーションするスケーラブルな手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T17:34:28Z) - Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation [99.57416828489568]
本稿では,不完全な市場状態と注文実行のための最適な行動シーケンスとのギャップを埋める,新たなユニバーサル取引ポリシー最適化フレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,完全情報を持つ託宣教師による実践的最適実行に向けて,共通政策の学習を指導する上で有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T05:52:18Z) - Stock2Vec: A Hybrid Deep Learning Framework for Stock Market Prediction
with Representation Learning and Temporal Convolutional Network [71.25144476293507]
我々は、株式市場の日々の価格を予測するためのグローバルなハイブリッドディープラーニングフレームワークを開発することを提案した。
表現学習によって、私たちはStock2Vecという埋め込みを導きました。
我々のハイブリッドフレームワークは、両方の利点を統合し、いくつかの人気のあるベンチマークモデルよりも、株価予測タスクにおいてより良いパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T22:54:30Z) - TPLVM: Portfolio Construction by Student's $t$-process Latent Variable
Model [3.5408022972081694]
我々は,低次元の潜伏変数による財務時系列の非ガウス的変動を記述するために,学生のTPLVM($t$-process latent variable model)を提案する。
これらのポートフォリオを比較することで、提案されたポートフォリオが既存のガウスプロセス潜在変数モデルよりも優れていることを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-29T02:02:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。