Fugu-MT 論文翻訳(概要): Novel ANN method for solving ordinary and fractional Black-Scholes equation

論文の概要: Novel ANN method for solving ordinary and fractional Black-Scholes equation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11240v1
Date: Mon, 17 May 2021 15:10:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-06 10:42:33.241629
Title: Novel ANN method for solving ordinary and fractional Black-Scholes equation
Title（参考訳）: 正規および分数分数ブラックシェール方程式の新規解法
Authors: Saeed Bajalan and Nastaran Bajalan
Abstract要約: 本研究は, 分数次あるいは常順序のブラック・スコルズ偏微分方程式(PDE)を解くための2層ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。複数種類のBlack-Scholesモデルの精度,速度,収束性について報告する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The main aim of this study is to introduce a 2-layered Artificial Neural Network (ANN) for solving the Black-Scholes partial differential equation (PDE) of either fractional or ordinary orders. Firstly, a discretization method is employed to change the model into a sequence of Ordinary Differential Equations (ODE). Then each of these ODEs is solved with the aid of an ANN. Adam optimization is employed as the learning paradigm since it can add the foreknowledge of slowing down the process of optimization when getting close to the actual optimum solution. The model also takes advantage of fine tuning for speeding up the process and domain mapping to confront infinite domain issue. Finally, the accuracy, speed, and convergence of the method for solving several types of Black-Scholes model are reported.
Abstract（参考訳）: 本研究の主な目的は,二層型ニューラルネットワーク(ANN)を導入して,分数次あるいは常順序のブラック・スコイルズ偏微分方程式(PDE)を解くことである。まず、離散化法を用いてモデルを正規微分方程式(ODE)の列に変換する。そして、それぞれのODEはANNの助けを借りて解決される。 adam氏の最適化は学習パラダイムとして採用されており、実際の最適なソリューションに近づくと最適化のプロセスが遅くなるという予知を加えることができる。このモデルは、プロセスとドメインマッピングをスピードアップして無限のドメイン問題に直面するための微調整の利点も生かしている。最後に,複数種類のブラックスコールモデルの精度,速度,収束性について報告する。

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