論文の概要: Robust and Efficient Deep Hedging via Linearized Objective Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17757v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 01:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:02.309176
• Title: Robust and Efficient Deep Hedging via Linearized Objective Neural Network
• Title（参考訳）: 線形目的ニューラルネットによるロバストかつ効率的なディープヘッジ
• Authors: Lei Zhao, Lin Cai,
• Abstract要約: 本稿では,線形オブジェクトニューラルネット(DHLNN)を用いたディープヘッジを提案する。 DHLNNはトレーニングプロセスを安定化し、収束を加速し、ノイズの多い財務データに対する堅牢性を向上させる。 DHLNNは,様々な市場シナリオにおいて,より高速な収束,安定性の向上,ヘッジ性能の向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.658615377672929
• License:
• Abstract: Deep hedging represents a cutting-edge approach to risk management for financial derivatives by leveraging the power of deep learning. However, existing methods often face challenges related to computational inefficiency, sensitivity to noisy data, and optimization complexity, limiting their practical applicability in dynamic and volatile markets. To address these limitations, we propose Deep Hedging with Linearized-objective Neural Network (DHLNN), a robust and generalizable framework that enhances the training procedure of deep learning models. By integrating a periodic fixed-gradient optimization method with linearized training dynamics, DHLNN stabilizes the training process, accelerates convergence, and improves robustness to noisy financial data. The framework incorporates trajectory-wide optimization and Black-Scholes Delta anchoring, ensuring alignment with established financial theory while maintaining flexibility to adapt to real-world market conditions. Extensive experiments on synthetic and real market data validate the effectiveness of DHLNN, demonstrating its ability to achieve faster convergence, improved stability, and superior hedging performance across diverse market scenarios.
• Abstract（参考訳）: ディープヘッジ(Deep hedging)は、ディープラーニングのパワーを活用することで、金融デリバティブに対するリスク管理の最先端のアプローチである。 しかし、既存の手法は、計算の非効率性、ノイズの多いデータに対する感度、最適化の複雑さに関連する課題に直面し、動的および揮発性市場における実用性を制限する。 これらの制約に対処するため、ディープラーニングモデルのトレーニング手順を強化する堅牢で一般化可能なフレームワークである線形目的ニューラルネットワーク(DHLNN)を用いたDeep Hedgingを提案する。 DHLNNは、周期的な固定勾配最適化法と線形化トレーニングダイナミクスを統合することにより、トレーニングプロセスを安定化し、収束を加速し、ノイズの多い財務データに対する堅牢性を向上させる。 このフレームワークは、軌道全体の最適化とブラック・スコール・デルタのアンカーを組み、既存の金融理論との整合性を確保しつつ、現実の市場条件に適応するための柔軟性を維持している。 合成および実市場データに関する大規模な実験は、DHLNNの有効性を検証し、より高速な収束、安定性の向上、様々な市場シナリオにおけるヘッジ性能の向上を実証する。

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