論文の概要: EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12446v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 14:41:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 13:32:07.510909
• Title: EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: EX-DRL:極端分布強化学習による重損対策
• Authors: Parvin Malekzadeh, Zissis Poulos, Jacky Chen, Zeyu Wang, Konstantinos N. Plataniotis,
• Abstract要約: 分散強化学習(DRL)における一般的なアプローチは、特定のレベルでの損失分布の量子化をQR(Quantile Regression)を用いて学習することである。 この方法は、直接量的リスク評価(VaR)や条件的リスク評価(CVaR)などのオプションヘッジにおいて特に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.972097006411147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Distributional Reinforcement Learning (DRL) for modeling loss distributions have shown promise in developing hedging strategies in derivatives markets. A common approach in DRL involves learning the quantiles of loss distributions at specified levels using Quantile Regression (QR). This method is particularly effective in option hedging due to its direct quantile-based risk assessment, such as Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR). However, these risk measures depend on the accurate estimation of extreme quantiles in the loss distribution's tail, which can be imprecise in QR-based DRL due to the rarity and extremity of tail data, as highlighted in the literature. To address this issue, we propose EXtreme DRL (EX-DRL), which enhances extreme quantile prediction by modeling the tail of the loss distribution with a Generalized Pareto Distribution (GPD). This method introduces supplementary data to mitigate the scarcity of extreme quantile observations, thereby improving estimation accuracy through QR. Comprehensive experiments on gamma hedging options demonstrate that EX-DRL improves existing QR-based models by providing more precise estimates of extreme quantiles, thereby improving the computation and reliability of risk metrics for complex financial risk management.
• Abstract（参考訳）: 近年の分散強化学習(DRL)による損失分布のモデル化は,デリバティブ市場におけるヘッジ戦略開発において有望であることを示している。 DRLの一般的なアプローチは、特定のレベルでの損失分布の量子化をQR(Quantile Regression)を用いて学習することである。 この方法は、直接量的リスク評価(VaR)や条件的リスク評価(CVaR)など、オプションヘッジにおいて特に有効である。 しかし、これらのリスク尺度は損失分布の尾部における極端定量値の正確な推定に依存しており、文献で強調されているように、QRベースのDRLでは、テールデータの希少性と極端性のために不正確である。 そこで本研究では,損失分布の尾部をGPD(Generalized Pareto Distribution)を用いてモデル化することにより,極端量子化予測を向上させるEX-DRLを提案する。 本手法は,極端量子化観測の不足を軽減するために補足データを導入し,QRによる推定精度を向上させる。 ガンマヘッジオプションに関する総合的な実験により、EX-DRLは極端量子化のより正確な推定を提供することで既存のQRベースのモデルを改善し、複雑な金融リスク管理のためのリスクメトリクスの計算と信頼性を向上させることが示されている。

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