論文の概要: Simultaneous upper and lower bounds of American option prices with hedging via neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12439v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 03:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:42:28.693248
• Title: Simultaneous upper and lower bounds of American option prices with hedging via neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるヘッジによるアメリカのオプション価格の同時上・下限
• Authors: Ivan Guo, Nicolas Langren\'e and Jiahao Wu
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いたアメリカンスタイルオプション価格問題の解法を2つ紹介する。 最初の方法は、一連のニューラルネットワークを使用して、オプション価格の下限と上限の両方を同時に計算する。 2つ目の方法は1つのグローバルネットワークで同じ目標を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0649021117546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce two methods to solve the American-style option pricing problem and its dual form at the same time using neural networks. Without applying nested Monte Carlo, the first method uses a series of neural networks to simultaneously compute both the lower and upper bounds of the option price, and the second one accomplishes the same goal with one global network. The avoidance of extra simulations and the use of neural networks significantly reduce the computational complexity and allow us to price Bermudan options with frequent exercise opportunities in high dimensions, as illustrated by the provided numerical experiments. As a by-product, these methods also derive a hedging strategy for the option, which can also be used as a control variate for variance reduction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークを用いてアメリカンスタイルのオプション価格問題と,その2つの形式を同時に解く方法を提案する。 ネストしたモンテカルロを適用することなく、第1の方法は一連のニューラルネットワークを使用してオプション価格の下限と上限の両方を同時に計算し、第2の方法は1つのグローバルネットワークで同じ目標を達成する。 得られた数値実験で示すように、余剰シミュレーションの回避とニューラルネットワークの使用は計算複雑性を大幅に低減し、高次元での頻繁な運動機会を持つベルムダンオプションの価格設定を可能にした。 副産物として、これらの方法はオプションのヘッジ戦略を導出し、分散低減のための制御変数としても使用できる。

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