論文の概要: SigFormer: Signature Transformers for Deep Hedging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13369v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 09:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 23:47:04.966170
• Title: SigFormer: Signature Transformers for Deep Hedging
• Title（参考訳）: SigFormer:ディープヘッジ用の署名変換器
• Authors: Anh Tong and Thanh Nguyen-Tang and Dongeun Lee and Toan Tran and Jaesik Choi
• Abstract要約: 我々は、経路シグネチャとトランスフォーマーのパワーを組み合わせてシーケンシャルデータを処理する、新しいディープラーニングモデルであるSigFormerを紹介する。 提案手法は,既存の合成データと比較し,より高速な学習と強靭性を示す。 実世界のバックテストを通じて,SP500指数の重み付けによるモデル性能の検証を行い,肯定的な結果を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.08100709308656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep hedging is a promising direction in quantitative finance, incorporating models and techniques from deep learning research. While giving excellent hedging strategies, models inherently requires careful treatment in designing architectures for neural networks. To mitigate such difficulties, we introduce SigFormer, a novel deep learning model that combines the power of path signatures and transformers to handle sequential data, particularly in cases with irregularities. Path signatures effectively capture complex data patterns, while transformers provide superior sequential attention. Our proposed model is empirically compared to existing methods on synthetic data, showcasing faster learning and enhanced robustness, especially in the presence of irregular underlying price data. Additionally, we validate our model performance through a real-world backtest on hedging the SP 500 index, demonstrating positive outcomes.
• Abstract（参考訳）: 深層ヘッジは定量的ファイナンスにおいて有望な方向であり、深層学習研究のモデルとテクニックを取り入れている。 優れたヘッジ戦略を提供する一方で、モデルは本質的にニューラルネットワークのアーキテクチャを設計する際に慎重に扱う必要がある。 このような問題を緩和するために、パスシグネチャとトランスフォーマーのパワーを組み合わせて、特に不規則な場合のシーケンシャルデータを処理する新しいディープラーニングモデルであるSigFormerを導入する。 パスシグネチャは複雑なデータパターンを効果的にキャプチャし、トランスフォーマはシーケンシャルに注意を向ける。 提案手法は, 既存の合成データ手法と比較し, 学習の高速化と頑健性の向上, 特に不規則な価格データの存在下でのロバスト性を示す。 さらに,SP500指数の重み付けによる実世界のバックテストによるモデル性能の検証を行い,肯定的な結果を示した。

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