論文の概要: A New Way: Kronecker-Factored Approximate Curvature Deep Hedging and its Benefits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15002v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 15:19:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:02:39.389340
• Title: A New Way: Kronecker-Factored Approximate Curvature Deep Hedging and its Benefits
• Title（参考訳）: 新しい方法:クロネッカー型近似曲率深度加熱とその効果
• Authors: Tsogt-Ochir Enkhbayar,
• Abstract要約: 本稿では, Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) 最適化の新たな統合により, ディープヘッジフレームワークの計算効率を向上する。 提案アーキテクチャは,K-FACの2次最適化とLong Short-Term Memory (LSTM)ネットワークを結合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper advances the computational efficiency of Deep Hedging frameworks through the novel integration of Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) optimization. While recent literature has established Deep Hedging as a data-driven alternative to traditional risk management strategies, the computational burden of training neural networks with first-order methods remains a significant impediment to practical implementation. The proposed architecture couples Long Short-Term Memory (LSTM) networks with K-FAC second-order optimization, specifically addressing the challenges of sequential financial data and curvature estimation in recurrent networks. Empirical validation using simulated paths from a calibrated Heston stochastic volatility model demonstrates that the K-FAC implementation achieves marked improvements in convergence dynamics and hedging efficacy. The methodology yields a 78.3% reduction in transaction costs ($t = 56.88$, $p < 0.001$) and a 34.4% decrease in profit and loss (P&L) variance compared to Adam optimization. Moreover, the K-FAC-enhanced model exhibits superior risk-adjusted performance with a Sharpe ratio of 0.0401, contrasting with $-0.0025$ for the baseline model. These results provide compelling evidence that second-order optimization methods can materially enhance the tractability of Deep Hedging implementations. The findings contribute to the growing literature on computational methods in quantitative finance while highlighting the potential for advanced optimization techniques to bridge the gap between theoretical frameworks and practical applications in financial markets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, Kronecker-Factored Approximate Curvature (K-FAC) 最適化の新たな統合により, ディープヘッジフレームワークの計算効率を向上する。 近年の文献では、Deep Hedgingは従来のリスク管理戦略に代わるデータ駆動型として確立されているが、ニューラルネットワークを一階法で訓練する際の計算負担は、実践的な実装に重大な障害となっている。 提案アーキテクチャは,K-FAC2次最適化とLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを結合し,逐次的金融データと再帰的ネットワークにおける曲率推定の課題に対処する。 キャリブレーションされたヘストン確率的ボラティリティモデルからのシミュレートされた経路を用いた実証検証は、K-FAC実装が収束力学およびヘッジ有効性において顕著な改善を達成していることを示す。 この手法は取引コストの78.3%の削減(t = 56.88$, $p < 0.001$)と利益と損失の34.4%の分散(P&L)をもたらす。 さらに、K-FAC強化モデルはシャープ比0.0401の優れたリスク調整性能を示し、ベースラインモデルでは0.0025$と対照的である。 これらの結果は,2次最適化手法がディープ・ヘッジの実装のトラクタビリティを大幅に向上できることを示す。 この結果は、定量的金融における計算手法に関する文献の増大に寄与し、理論的枠組みと金融市場における実践的応用とのギャップを埋める高度な最適化手法の可能性を強調した。

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