論文の概要: DeepVol: A Pre-Trained Universal Asset Volatility Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02072v2
- Date: Tue, 17 Oct 2023 09:35:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 20:49:46.452733
- Title: DeepVol: A Pre-Trained Universal Asset Volatility Model
- Title（参考訳）: DeepVol: トレーニング済みのユニバーサルアセット変動モデル
- Authors: Chen Liu, Minh-Ngoc Tran, Chao Wang, Richard Gerlach, Robert Kohn
- Abstract要約: 本稿では,従来のエコノメトリモデルよりも汎用的な,事前学習型ディープラーニングボラティリティモデルであるDeepVolを紹介する。
DeepVolは、トランスファー学習の力を活用して、以前は目に見えないものを含め、すべての金融資産のボラティリティのダイナミクスを効果的に捉え、モデル化する。
DeepVolの導入は、金融業界におけるボラティリティモデリングの新しい道を開き、ボラティリティの予測方法を変える可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.685852335950314
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces DeepVol, a pre-trained deep learning volatility model
that is more general than traditional econometric models. DeepVol leverage the
power of transfer learning to effectively capture and model the volatility
dynamics of all financial assets, including previously unseen ones, using a
single universal model. This contrasts to the usual practice in the
econometrics literature, which trains a separate model for each asset. The
introduction of DeepVol opens up new avenues for volatility modeling in the
finance industry, potentially transforming the way volatility is predicted.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のエコノメトリモデルよりも汎用的な,事前学習型ディープラーニングボラティリティモデルであるDeepVolを紹介する。
DeepVolは、トランスファー学習の力を活用して、単一のユニバーサルモデルを使用して、以前は目に見えないものを含むすべての金融資産のボラティリティのダイナミクスを効果的に捉え、モデル化する。
これは、それぞれの資産に対して独立したモデルを訓練する計量学文学における通常の慣習とは対照的である。
DeepVolの導入は、金融業界におけるボラティリティモデリングの新しい道を開き、ボラティリティの予測方法を変える可能性がある。
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