論文の概要: Applying Deep Learning to Calibrate Stochastic Volatility Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07843v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 09:34:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 00:41:42.828809
• Title: Applying Deep Learning to Calibrate Stochastic Volatility Models
• Title（参考訳）: 確率的ボラティリティモデルの校正へのディープラーニングの適用
• Authors: Abir Sridi and Paul Bilokon
• Abstract要約: 我々は、価格バニラヨーロッパオプションに対する微分機械学習(DML)アプローチを開発した。 トレーニングされたニューラルネットワークは、Hestonキャリブレーションの時間を劇的に短縮する。 オーバーフィッティングを減らし、一般化誤差を改善することで、それらの性能を比較する。
• 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: Stochastic volatility models, where the volatility is a stochastic process, can capture most of the essential stylized facts of implied volatility surfaces and give more realistic dynamics of the volatility smile/skew. However, they come with the significant issue that they take too long to calibrate. Alternative calibration methods based on Deep Learning (DL) techniques have been recently used to build fast and accurate solutions to the calibration problem. Huge and Savine developed a Differential Machine Learning (DML) approach, where Machine Learning models are trained on samples of not only features and labels but also differentials of labels to features. The present work aims to apply the DML technique to price vanilla European options (i.e. the calibration instruments), more specifically, puts when the underlying asset follows a Heston model and then calibrate the model on the trained network. DML allows for fast training and accurate pricing. The trained neural network dramatically reduces Heston calibration's computation time. In this work, we also introduce different regularisation techniques, and we apply them notably in the case of the DML. We compare their performance in reducing overfitting and improving the generalisation error. The DML performance is also compared to the classical DL (without differentiation) one in the case of Feed-Forward Neural Networks. We show that the DML outperforms the DL. The complete code for our experiments is provided in the GitHub repository: https://github.com/asridi/DML-Calibration-Heston-Model
• Abstract（参考訳）: ボラティリティが確率的過程である確率的ボラティリティモデルは、インプリートされたボラティリティ表面の基本的なスタイル化された事実の多くを捉え、ボラティリティの笑顔/スキューのより現実的なダイナミクスを与えることができる。 しかし、彼らは調整に時間がかかりすぎる重大な問題に直面している。 深層学習(dl)技術に基づく代替校正手法は,近年,キャリブレーション問題の高速かつ正確な解法構築に利用されている。 Huge氏とSavin氏は、DML(differial Machine Learning)アプローチを開発した。マシンラーニングモデルは、機能やラベルだけでなく、ラベルから機能への差分もトレーニングする。 本研究の目的は、バニラヨーロッパオプション(キャリブレーション機器)の価格設定にDML技術を適用することであり、より具体的には、基礎となる資産がヘストンモデルに従い、訓練されたネットワーク上でモデルをキャリブレーションすることである。 DMLは高速なトレーニングと正確な価格設定を可能にする。 トレーニングされたニューラルネットワークは、Hestonキャリブレーションの計算時間を劇的に短縮する。 本研究では,異なる正規化手法を導入し,特にDMLの場合に適用する。 オーバーフィッティングを低減し,一般化誤差を改善することで,それらの性能を比較する。 DMLの性能は、フィードフォワードニューラルネットワークの場合の古典的なDLと(差別化せずに)比較される。 DMLはDLよりも優れています。 実験の完全なコードはgithubリポジトリで提供されている。 https://github.com/asridi/dml-calibration-heston-model。

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