論文の概要: Arbitrage-free neural-SDE market models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11053v1
• Date: Mon, 24 May 2021 00:53:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 14:50:16.835581
• Title: Arbitrage-free neural-SDE market models
• Title（参考訳）: アービタージュフリーニューラル-SDE市場モデル
• Authors: Samuel N. Cohen and Christoph Reisinger and Sheng Wang
• Abstract要約: 我々は、基礎となる金融制約を尊重する欧州オプションブックの非パラメトリックモデルを開発する。 株価とオプション価格の離散時系列データからモデルを学習する推論問題について検討する。 我々は,SDEシステムのドリフトと拡散のための関数近似器としてニューラルネットワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.145654286950278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modelling joint dynamics of liquid vanilla options is crucial for arbitrage-free pricing of illiquid derivatives and managing risks of option trade books. This paper develops a nonparametric model for the European options book respecting underlying financial constraints and while being practically implementable. We derive a state space for prices which are free from static (or model-independent) arbitrage and study the inference problem where a model is learnt from discrete time series data of stock and option prices. We use neural networks as function approximators for the drift and diffusion of the modelled SDE system, and impose constraints on the neural nets such that no-arbitrage conditions are preserved. In particular, we give methods to calibrate \textit{neural SDE} models which are guaranteed to satisfy a set of linear inequalities. We validate our approach with numerical experiments using data generated from a Heston stochastic local volatility model.
• Abstract（参考訳）: 液状バニラオプションのモデリングジョイントダイナミクスは、液状デリバティブの調停フリー価格設定とオプショントレードブックのリスク管理に不可欠である。 本稿では,金融制約に配慮した欧州オプション書の非パラメトリックモデルを開発し,実際に実装可能である。 静的な(あるいはモデルに依存しない)仲裁から解放された価格に対する状態空間を導出し、ストックとオプション価格の離散時系列データからモデルを学習する推論問題を研究する。 我々は、ニューラルネットワークをモデル付きSDEシステムのドリフトと拡散の関数近似器として使用し、非軌道条件が保存されるようにニューラルネットワークに制約を課す。 特に,線形不等式の集合を満たすことが保証される <textit{neural SDE} モデルを校正する手法を提案する。 ヘストン確率的局所ボラティリティモデルから得られたデータを用いて数値実験によるアプローチを検証する。

関連論文リスト

• Diffusion models for probabilistic programming [56.47577824219207]
  拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T12:17:05Z)
• 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)
• Neural Abstractions [72.42530499990028]
  本稿では,ニューラルネットワークを用いた非線形力学モデルの安全性検証手法を提案する。 提案手法は,既存のベンチマーク非線形モデルにおいて,成熟度の高いFlow*と同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T12:38:09Z)
• Error-based Knockoffs Inference for Controlled Feature Selection [49.99321384855201]
  本手法では, ノックオフ特徴量, エラーベース特徴重要度統計量, ステップダウン手順を一体化して, エラーベースのノックオフ推定手法を提案する。 提案手法では回帰モデルを指定する必要はなく,理論的保証で特徴選択を処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T01:55:59Z)
• 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)
• Latent Time Neural Ordinary Differential Equations [0.2538209532048866]
  本研究では,NODE における不確実性をモデル化するための新しい手法を提案する。 また、各データポイントが終末時間に異なる後続分布を持つことができる適応遅延時間NODE(ALT-NODE)を提案する。 本研究では,合成画像と実世界の画像分類データを用いた実験により,不確実性とロバスト性をモデル化する手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T17:31:47Z)
• Improving Robustness and Uncertainty Modelling in Neural Ordinary Differential Equations [0.2538209532048866]
  本研究では,NODE における不確実性をモデル化するための新しい手法を提案する。 また、各データポイントが終末時間に異なる後続分布を持つことができる適応遅延時間NODE(ALT-NODE)を提案する。 本研究では,合成画像と実世界の画像分類データを用いた実験により,不確実性とロバスト性をモデル化する手法の有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-23T16:56:10Z)
• Generative Temporal Difference Learning for Infinite-Horizon Prediction [101.59882753763888]
  我々は、無限確率的地平線を持つ環境力学の予測モデルである$gamma$-modelを導入する。 トレーニングタイムとテストタイムの複合的なエラーの間には、そのトレーニングが避けられないトレードオフを反映しているかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T17:54:12Z)
• Identification of Probability weighted ARX models with arbitrary domains [75.91002178647165]
  PieceWise Affineモデルは、ハイブリッドシステムの他のクラスに対する普遍近似、局所線型性、同値性を保証する。 本研究では,任意の領域を持つ固有入力モデル(NPWARX)を用いたPieceWise Auto Regressiveの同定に着目する。 このアーキテクチャは、機械学習の分野で開発されたMixture of Expertの概念に従って考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-29T12:50:33Z)
• Robust pricing and hedging via neural SDEs [0.0]
  我々は,ニューラルSDEの効率的な利用に必要な新しいアルゴリズムを開発し,分析する。 我々は、関連する市場データを取り入れつつ、デリバティブの価格とそれに対応するヘッジ戦略の堅牢な境界を見出した。 ニューラルSDEはリスクニュートラルと現実世界の両方で一貫したキャリブレーションを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T14:33:17Z)
• A generative adversarial network approach to calibration of local stochastic volatility models [2.1485350418225244]
  局所ボラティリティ(LSV)モデルのキャリブレーションのための完全データ駆動手法を提案する。 我々は、フィードフォワードニューラルネットワークのファミリーによってレバレッジ関数をパラメータ化し、利用可能な市場オプション価格から直接パラメータを学習する。 これは、ニューラルSDEと(因果)生成的敵ネットワークの文脈で見る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T21:26:20Z)

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。