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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06865v4
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:00:51.974677
• 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）: 3.626013617212667
• 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. 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. Our algorithm can be seen as a particle method \textit{\`{a} la} Guyon \textit{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.
• 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。 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。 我々のアルゴリズムは粒子法 \textit{\`{a} la} Guyon \textit{et} Henry-Labordere と見ることができ、粒子は $\sigma_{loc}(t,S_t)^2 = \mathbb{E}[\sigma_t^2|S_t]$ を確実にする代わりに、より一般的なキャリブレーション目標に向けて協調する RL 駆動エージェントを学習している。

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