論文の概要: Quantum effects in an expanded Black-Scholes model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07940v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 14:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 01:23:12.999340
• Title: Quantum effects in an expanded Black-Scholes model
• Title（参考訳）: 拡張黒片模型における量子効果
• Authors: Anantya Bhatnagar, Dimitri D. Vvedensky
• Abstract要約: 古典的なブラックスコールモデルの限界について検討する。 結果として生じる欧州の呼び出しオプションの価格公式は、古典的なボラティリティを複雑な量のノルムに置き換える。 これは、非古典的プロセスが非交換演算子に基づくセキュリティの価格に与える影響の市場証拠を提供する。
• 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: The limitations of the classical Black-Scholes model are examined by comparing calculated and actual historical prices of European call options on stocks from several sectors of the S&P 500. Persistent differences between the two prices point to an expanded model proposed by Segal and Segal (1998) in which information not simultaneously observable or actionable with public information can be represented by an additional pseudo-Wiener process. A real linear combination of the original and added processes leads to a commutation relation analogous to that between a boson field and its canonical momentum in quantum field theory. The resulting pricing formula for a European call option replaces the classical volatility with the norm of a complex quantity, whose imaginary part is shown to compensate for the disparity between prices obtained from the classical Black-Scholes model and actual prices of the test call options. This provides market evidence for the influence of a non-classical process on the price of a security based on non-commuting operators.
• Abstract（参考訳）: s&p500種数分野の株式に対する欧州コールオプションの計算値と実際の歴史的価格を比較することにより、古典的なブラックシェールモデルの限界を検討する。 segal と segal (1998) によって提案された拡張モデルに対する2つの価格の永続的な違いは、公開情報と同時に観測できない情報や行動できない情報を、追加の疑似ウィナープロセスで表現できるものである。 原過程と加法過程の実際の線形結合は、量子場理論におけるボソン場とその正準運動量の間の可換関係に類似している。 ヨーロッパのコールオプションの結果として得られる価格公式は、古典的なボラティリティを、古典的なブラックスクールモデルから得られる価格とテストコールオプションの実際の価格との相違を補うことが示される複雑な量のノルムに置き換える。 これは、非古典的プロセスが非交換演算子に基づくセキュリティの価格に与える影響の市場証拠を提供する。

関連論文リスト

• Neural Network Learning of Black-Scholes Equation for Option Pricing [0.0]
  Black-Scholes方程式は、オプション価格モデルを提供するパラボリック偏微分方程式である。 そこで本研究では,ニューラルネットワークに基づくブラックスクール方程式の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T13:57:28Z)
• Pricing of European Calls with the Quantum Fourier Transform [0.0]
  我々は、幅広い資産モデルにまたがるヨーロッパのコールオプションの価格設定のための量子アルゴリズムを導入、分析する。 我々は、この新しいアルゴリズムをオプション価格で既存の量子アルゴリズムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T12:03:49Z)
• Applying Reinforcement Learning to Option Pricing and Hedging [0.0]
  この論文は、金融商品の価格とヘッジにおける強化学習の最近の進歩を概観するものである。 従来のBlack and Scholes(1973)モデルを新しい人工知能アルゴリズムでブリッジし、完全にモデルフリーでデータ駆動の方法でオプション価格とヘッジを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T15:59:12Z)
• Model-based Causal Bayesian Optimization [74.78486244786083]
  乗算重み付き因果ベイズ最適化のための最初のアルゴリズム(CBO-MW)を提案する。 グラフ関連の量に自然に依存するCBO-MWに対する後悔の限界を導出する。 我々の実験は、共有モビリティシステムにおいて、ユーザの需要パターンを学習するためにCBO-MWをどのように使用できるかの現実的なデモを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T13:02:36Z)
• Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
  消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。 我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。 提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T00:23:23Z)
• Work statistics, quantum signatures and enhanced work extraction in quadratic fermionic models [62.997667081978825]
  二次フェルミオンモデルでは、突然の駆動と時間依存の駆動の後、作業統計に対する量子補正を決定する。 このような補正は、初期量子状態と時間依存ハミルトニアンの非可換性にある。 後者のおかげで、作業のKDQ分布における古典的でないシグネチャの開始を評価することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-27T13:42:40Z)
• Quantum Computation for Pricing Caps using the LIBOR Market Model [11.572930535988327]
  我々は、LIBOR Market Model(LMM)に基づく利率デリバティブ、キャップの価格設定に量子コンピューティングを用いる。 我々は、我々のハイブリッドアプローチが、純粋なモンテカルロ法よりもよく収束していることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T16:25:26Z)
• Multivariate Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices using Normalizing Flows [62.997667081978825]
  ドイツでは、日内電気価格は通常、EPEXスポット市場の1日当たりの価格に異なる時間帯で変動する。 本研究は,日頭契約の日内価格差をモデル化する確率論的モデリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T08:38:20Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• Temporally Abstract Partial Models [62.12485855601448]
  特定の状況においてのみ、選択肢が手頃な価格であることを考慮して、時間的に抽象的な部分的オプションモデルを開発する。 このようなモデルを用いた場合の計画学習における推定誤差と近似誤差のトレードオフを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T17:26:21Z)
• Numerical Simulation of Exchange Option with Finite Liquidity: Controlled Variate Model [0.0]
  私たちの市場モデルでの取引は、資産の価格に直接的な影響を与えます。 2次元ミルスタインスキームは、資産の対の価格をシミュレートするために実装されている。 これらの数値スキームの時間的複雑さを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T02:19:18Z)

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。