論文の概要: A deep learning approach to data-driven model-free pricing and to
martingale optimal transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11435v1
- Date: Sun, 21 Mar 2021 16:39:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-23 14:46:47.549057
- Title: A deep learning approach to data-driven model-free pricing and to
martingale optimal transport
- Title(参考訳): データ駆動型モデルフリー価格とマーチンゲール最適輸送への深層学習アプローチ
- Authors: Ariel Neufeld, Julian Sester
- Abstract要約: ニューラルネットワークに基づく新規かつ高トラクタブルな教師付き学習手法を紹介します。
マルチンゲール最適輸送問題を解決するためにニューラルネットワークを訓練する方法を示す。
- 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: We introduce a novel and highly tractable supervised learning approach based
on neural networks that can be applied for the computation of model-free price
bounds of, potentially high-dimensional, financial derivatives and for the
determination of optimal hedging strategies attaining these bounds. In
particular, our methodology allows to train a single neural network offline and
then to use it online for the fast determination of model-free price bounds of
a whole class of financial derivatives with current market data. We show the
applicability of this approach and highlight its accuracy in several examples
involving real market data. Further, we show how a neural network can be
trained to solve martingale optimal transport problems involving fixed marginal
distributions instead of financial market data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ニューラルネットワークに基づく新しい,高次元の金融デリバティブのモデル自由価格境界の計算や,これらのバウンダリを達成するための最適なヘッジ戦略の決定に応用可能な,高度にトラクタブルな学習手法を提案する。
特に、我々の手法では、単一のニューラルネットワークをオフラインでトレーニングし、現在の市場データによる金融デリバティブのクラス全体のモデルフリー価格境界を迅速に決定するためにオンラインで使用することができる。
このアプローチの適用可能性を示し,実際の市場データを含むいくつかの例でその正確性を強調した。
さらに,金融市場データではなく,固定限界分布を伴うマルティンゲール最適輸送問題を解決するためにニューラルネットワークを訓練する方法を示す。
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