Fugu-MT 論文翻訳(概要): RLOP: RL Methods in Option Pricing from a Mathematical Perspective

論文の概要: RLOP: RL Methods in Option Pricing from a Mathematical Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05600v1
Date: Wed, 11 May 2022 16:16:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-12 21:40:11.313020
Title: RLOP: RL Methods in Option Pricing from a Mathematical Perspective
Title（参考訳）: RLOP:数理的観点からみたオプション価格のRL法
Authors: Ziheng Chen
Abstract要約: 数学の観点から、修正QLBSとRLOPモデルという2つの環境を構築します。ニューラルネットワークによる環境仕様,学習アルゴリズム,エージェントパラメトリゼーションを実装した。
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: Abstract In this work, we build two environments, namely the modified QLBS and RLOP models, from a mathematics perspective which enables RL methods in option pricing through replicating by portfolio. We implement the environment specifications (the source code can be found at https://github.com/owen8877/RL OP), the learning algorithm, and agent parametrization by a neural network. The learned optimal hedging strategy is compared against the BS prediction. The effect of various factors is considered and studied based on how they affect the optimal price and position.
Abstract（参考訳）: 抽象この研究では、ポートフォリオの複製を通じてオプション価格のRLメソッドを可能にする数学の観点から、修正QLBSとRLOPモデルという2つの環境を構築します。環境仕様(ソースコードはhttps://github.com/owen8877/rl op)、学習アルゴリズム、ニューラルネットワークによるエージェントパラメータ化を実装しています。学習した最適ヘッジ戦略をbs予測と比較する。様々な要因が最適価格と位置にどのように影響するかを考察・検討した。

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