論文の概要: On the universality of the volatility formation process: when machine learning and rough volatility agree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14114v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 16:20:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-29 13:01:47.466828
• Title: On the universality of the volatility formation process: when machine learning and rough volatility agree
• Title（参考訳）: ボラティリティ形成過程の普遍性について--機械学習と大まかなボラティリティが一致する場合-
• Authors: Mathieu Rosenbaum and Jianfei Zhang
• Abstract要約: 過去の市場実現に関連する資産間での普遍的ボラティリティ形成機構の非パラメトリックな証拠を見いだす。 粗分数ボラティリティと2次粗度ヘストンモデルを固定パラメータと組み合わせた擬似パラメトリック予測装置は、普遍LSTMと同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.688090639493357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We train an LSTM network based on a pooled dataset made of hundreds of liquid stocks aiming to forecast the next daily realized volatility for all stocks. Showing the consistent outperformance of this universal LSTM relative to other asset-specific parametric models, we uncover nonparametric evidences of a universal volatility formation mechanism across assets relating past market realizations, including daily returns and volatilities, to current volatilities. A parsimonious parametric forecasting device combining the rough fractional stochastic volatility and quadratic rough Heston models with fixed parameters results in the same level of performance as the universal LSTM, which confirms the universality of the volatility formation process from a parametric perspective.
• Abstract（参考訳）: 我々は,全株式の次の日平均変動を予測することを目的とした,数百の液体ストックからなるプールデータセットに基づくLSTMネットワークをトレーニングする。 他の資産特化パラメトリックモデルと比較して、この普遍LSTMの一貫したアウトパフォーマンスを示すことから、過去の市場実現に関する資産、例えば日々のリターンやボラティリティに関する普遍的ボラティリティ形成機構の非パラメトリックな証拠を現在のボラティリティに明らかにした。 粗分数確率的ボラティリティと2次粗度ヘストンモデルとを固定パラメータと組み合わせた擬似パラメトリック予測装置は,パラメータからボラティリティ生成過程の普遍性を確認する普遍LSTMと同程度の性能を示す。

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