論文の概要: Mathematics of Differential Machine Learning in Derivative Pricing and Hedging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01233v1
- Date: Thu, 2 May 2024 12:25:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 16:44:25.372484
- Title: Mathematics of Differential Machine Learning in Derivative Pricing and Hedging
- Title（参考訳）: 微分プライシングとヘッジにおける微分機械学習の数学
- Authors: Pedro Duarte Gomes,
- Abstract要約: 本稿では、厳密な数学的枠組みを通じて、金融微分機械学習アルゴリズムの概念を紹介する。
この研究は、機械学習アルゴリズムの構築における金融モデルにおける理論的仮定の深い意味を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article introduces the groundbreaking concept of the financial differential machine learning algorithm through a rigorous mathematical framework. Diverging from existing literature on financial machine learning, the work highlights the profound implications of theoretical assumptions within financial models on the construction of machine learning algorithms. This endeavour is particularly timely as the finance landscape witnesses a surge in interest towards data-driven models for the valuation and hedging of derivative products. Notably, the predictive capabilities of neural networks have garnered substantial attention in both academic research and practical financial applications. The approach offers a unified theoretical foundation that facilitates comprehensive comparisons, both at a theoretical level and in experimental outcomes. Importantly, this theoretical grounding lends substantial weight to the experimental results, affirming the differential machine learning method's optimality within the prevailing context. By anchoring the insights in rigorous mathematics, the article bridges the gap between abstract financial concepts and practical algorithmic implementations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、厳密な数学的枠組みを通じて、金融微分機械学習アルゴリズムの画期的な概念を紹介する。
この研究は、金融機械学習に関する既存の文献から切り離され、機械学習アルゴリズムの構築に関する金融モデルにおける理論的仮定の深い影響を強調している。
この取り組みは特にタイムリーに行われ、金融業界はデリバティブ製品の評価とヘッジのためのデータ駆動モデルへの関心の高まりを目撃している。
特に、ニューラルネットワークの予測能力は、学術研究と実践的な金融応用の両方において大きな注目を集めている。
このアプローチは、理論レベルと実験結果の両方において包括的な比較を促進する統一的な理論基盤を提供する。
重要なことは、この理論的根拠は実験結果にかなりの重みを与え、一般的な文脈における微分機械学習手法の最適性を確認することである。
厳密な数学の洞察を固定することで、この論文は抽象的な金融概念と実践的なアルゴリズムの実装のギャップを埋める。
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