論文の概要: Calibration of Derivative Pricing Models: a Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06865v1
• Date: Mon, 14 Mar 2022 05:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 14:15:44.965021
• Title: Calibration of Derivative Pricing Models: a Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective
• Title（参考訳）: デリバティブ価格モデルのキャリブレーション:マルチエージェント強化学習の視点から
• Authors: Nelson Vadori
• Abstract要約: 量的金融における最も基本的な問題の1つは、与えられたオプションセットの市場価格に適合する連続時間拡散モデルの存在である。 我々の貢献は、この問題の適切なゲーム理論定式化が、現代の深層多エージェント強化学習における既存の発展を活用することで、この問題をいかに解決できるかを示すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the most fundamental questions in quantitative finance is the existence of continuous-time diffusion models that fit market prices of a given set of options. Traditionally, one employs a mix of intuition, theoretical and empirical analysis to find models that achieve exact or approximate fits. Our contribution is to show how a suitable game theoretical formulation of this problem can help solve this question by leveraging existing developments in modern deep multi-agent reinforcement learning to search in the space of stochastic processes. More importantly, we hope that our techniques can be leveraged and extended by the community to solve important problems in that field, such as the joint SPX-VIX calibration problem. Our experiments show that we are able to learn local volatility, as well as path-dependence required in the volatility process to minimize the price of a Bermudan option. In one sentence, our algorithm can be seen as a particle method \`{a} la Guyon et Henry-Labordere where particles, instead of being designed to ensure $\sigma_{loc}(t,S_t)^2 = \mathbb{E}[\sigma_t^2|S_t]$, are learning RL-driven agents cooperating towards more general calibration targets. This is the first work bridging reinforcement learning with the derivative calibration problem.
• Abstract（参考訳）: 量的金融における最も基本的な問題の1つは、与えられたオプションセットの市場価格に適合する連続時間拡散モデルの存在である。 伝統的に、直観、理論的、実証的な分析の混合を用いて、正確なあるいは近似的な適合を達成するモデルを見つける。 本研究は,近年の深層マルチエージェント強化学習における既存の発展を活用し,確率過程の分野における探索に適切なゲーム理論的定式化がいかに役立つかを示すことを目的とする。 さらに,SPX-VIXキャリブレーション問題など,その分野で重要な問題を解決するために,コミュニティが我々の技術を活用し,拡張できることを願っている。 実験では,局所的なボラティリティや,ボラティリティプロセスに必要な経路依存性を学習し,ベルムダンオプションの価格を最小限に抑えることができた。 ある文では、我々のアルゴリズムは、粒子が$\sigma_{loc}(t,S_t)^2 = \mathbb{E}[\sigma_t^2|S_t]$を保証するように設計される代わりに、より一般的なキャリブレーション目標に向かって協調するRL駆動エージェントを学習する粒子法 \`{a} la Guyon et Henry-Bordere として見ることができる。 これはデリバティブキャリブレーション問題を用いた強化学習のための最初の作業である。

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