論文の概要: Hedging and Pricing Structured Products Featuring Multiple Underlying Assets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01121v1
- Date: Sat, 02 Nov 2024 03:41:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:46:07.740000
- Title: Hedging and Pricing Structured Products Featuring Multiple Underlying Assets
- Title（参考訳）: マルチアンダーライジング・アセット機能を有するヘッジ・価格構造製品
- Authors: Anil Sharma, Freeman Chen, Jaesun Noh, Julio DeJesus, Mario Schlener,
- Abstract要約: オートコール可能なノートを含むポートフォリオをヘッジすると、これらの金融商品の複雑なリスクプロファイルのために、ユニークな課題が示される。
本稿では,従来のモンテカルロシミュレーション法よりも250倍高速に効率,計算コストを向上する機械学習ベースの価格設定手法を提案する。
また、自動コール可能な構造化ノートを含むポートフォリオをヘッジするために、分散強化学習(RL)アルゴリズムを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.25828876338076
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- Abstract: Hedging a portfolio containing autocallable notes presents unique challenges due to the complex risk profile of these financial instruments. In addition to hedging, pricing these notes, particularly when multiple underlying assets are involved, adds another layer of complexity. Pricing autocallable notes involves intricate considerations of various risk factors, including underlying assets, interest rates, and volatility. Traditional pricing methods, such as sample-based Monte Carlo simulations, are often time-consuming and impractical for long maturities, particularly when there are multiple underlying assets. In this paper, we explore autocallable structured notes with three underlying assets and proposes a machine learning-based pricing method that significantly improves efficiency, computing prices 250 times faster than traditional Monte Carlo simulation based method. Additionally, we introduce a Distributional Reinforcement Learning (RL) algorithm to hedge a portfolio containing an autocallable structured note. Our distributional RL based hedging strategy provides better PnL compared to traditional Delta-neutral and Delta-Gamma neutral hedging strategies. The VaR 5% (PnL value) of our RL agent based hedging is 33.95, significantly outperforming both the Delta neutral strategy, which has a VaR 5% of -0.04, and the Delta-Gamma neutral strategy, which has a VaR 5% of 13.05. It also provides the hedging action with better left tail PnL, such as 95% and 99% value-at-risk (VaR) and conditional value-at-risk (CVaR), highlighting its potential for front-office hedging and risk management.
- Abstract（参考訳）: オートコール可能なノートを含むポートフォリオをヘッジすると、これらの金融商品の複雑なリスクプロファイルのために、ユニークな課題が示される。
ヘッジに加えて、これらのメモの価格も、特に複数の基盤資産が関与している場合には、さらに複雑になる。
オートコール可能な紙幣の価格設定には、基礎となる資産、金利、ボラティリティなど、さまざまなリスク要因の複雑な検討が含まれる。
サンプルベースのモンテカルロシミュレーションのような伝統的な価格設定法は、特に複数の基礎資産が存在する場合、長い成熟度にとって時間的および実用的でないことが多い。
本稿では,3つの基本資産を持つオートコール可能な構造化ノートについて検討し,従来のモンテカルロシミュレーション法よりも250倍高速に効率,計算コストを向上する機械学習ベースの価格設定手法を提案する。
さらに、自動コール可能な構造化ノートを含むポートフォリオをヘッジするために、分散強化学習(RL)アルゴリズムを導入する。
我々の分散RLに基づくヘッジ戦略は、従来のデルタニュートラルおよびデルタガンマ中立ヘッジ戦略と比較してPnLが優れている。
我々のRLエージェントベースのヘッジのVaR 5%(PnL値)は33.95であり、VaR 5% -0.04のデルタ中立戦略とVaR 5% 13.05のデルタ・ガンマ中立戦略の両方を著しく上回っている。
また、95%および99%のバリュー・アット・リスク(VaR)や条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)といった、より良い左尾PnLのヒージング作用も提供し、フロントオフィス・ヘジングとリスク管理の可能性を強調している。
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