論文の概要: Hedging American Put Options with Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06774v1
- Date: Fri, 10 May 2024 18:59:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 20:05:32.606459
- Title: Hedging American Put Options with Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習によるアメリカ人のパットオプションのヘッジ
- Authors: Reilly Pickard, Finn Wredenhagen, Julio DeJesus, Mario Schlener, Yuri Lawryshyn,
- Abstract要約: 本稿では、Deep Deterministic Policy(DDPG)手法を用いて、深層強化学習(DRL)を米国のヘッジパットオプションに活用する。
エージェントは、最初にGeometric Brownian Motion (GBM)アセットパスでトレーニングされ、テストされる。
実世界のシナリオにおけるBS Delta法に対するDRLエージェントの最適性も示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This article leverages deep reinforcement learning (DRL) to hedge American put options, utilizing the deep deterministic policy gradient (DDPG) method. The agents are first trained and tested with Geometric Brownian Motion (GBM) asset paths and demonstrate superior performance over traditional strategies like the Black-Scholes (BS) Delta, particularly in the presence of transaction costs. To assess the real-world applicability of DRL hedging, a second round of experiments uses a market calibrated stochastic volatility model to train DRL agents. Specifically, 80 put options across 8 symbols are collected, stochastic volatility model coefficients are calibrated for each symbol, and a DRL agent is trained for each of the 80 options by simulating paths of the respective calibrated model. Not only do DRL agents outperform the BS Delta method when testing is conducted using the same calibrated stochastic volatility model data from training, but DRL agents achieves better results when hedging the true asset path that occurred between the option sale date and the maturity. As such, not only does this study present the first DRL agents tailored for American put option hedging, but results on both simulated and empirical market testing data also suggest the optimality of DRL agents over the BS Delta method in real-world scenarios. Finally, note that this study employs a model-agnostic Chebyshev interpolation method to provide DRL agents with option prices at each time step when a stochastic volatility model is used, thereby providing a general framework for an easy extension to more complex underlying asset processes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、Deep Deterministic Policy gradient(DDPG)手法を用いて、深層強化学習(DRL)を米国のヘッジパットオプションに活用する。
エージェントは最初に、幾何学的ブラウン運動(GBM)アセットパスで訓練され、特に取引コストの存在下で、ブラック・スコルズ(BS)デルタのような従来の戦略よりも優れたパフォーマンスを示す。
DRLヘッジの現実的適用性を評価するため、第2ラウンドでは、市場キャリブレーションされた確率的ボラティリティモデルを用いてDRLエージェントを訓練する。
具体的には、8つのシンボルにまたがる80個のオプションを収集し、各シンボルに対して確率的ボラティリティモデル係数を校正し、各校正モデルの経路をシミュレートして各80個のオプションに対してDRLエージェントを訓練する。
DRLエージェントは、トレーニングから同じ校正された確率的ボラティリティモデルデータを用いてテストを行う場合、BS Deltaメソッドよりも優れるだけでなく、オプション販売日と成熟度の間に生じた真の資産パスをヘッジする場合、DRLエージェントはより良い結果が得られる。
このようなことから,本研究では,米国におけるオプションヘッジに適したDRLエージェントを初めて提示するだけでなく,実世界のシナリオにおけるBSデルタ法に対するDRLエージェントの最適性も示唆している。
最後に,本研究ではモデルに依存しないチェビシェフ補間法を用いて,確率的ボラティリティモデルを用いた場合のDRLエージェントのオプション価格設定を行う。
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