論文の概要: Adaptive Nesterov Accelerated Distributional Deep Hedging for Efficient Volatility Risk Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17777v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 02:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:01.812209
• Title: Adaptive Nesterov Accelerated Distributional Deep Hedging for Efficient Volatility Risk Management
• Title（参考訳）: 効率的なボラティリティリスク管理のための適応型ネステロフ加速型分布深部ヘッジ
• Authors: Lei Zhao, Lin Cai, Wu-Sheng Lu,
• Abstract要約: 我々は、動的ベガヘッジのための新しいフレームワーク、Adaptive Nesterov Accelerated Distributional Deep Hedging (ANADDH)を導入する。 ANADDHは、分布強化学習と適応ネステロフ加速度に基づく調整された設計を組み合わせる。 提案手法と分散強化学習の革新的組み合わせにより,金融リスク管理が向上することが確認できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.593840398820971
• License:
• Abstract: In the field of financial derivatives trading, managing volatility risk is crucial for protecting investment portfolios from market changes. Traditional Vega hedging strategies, which often rely on basic and rule-based models, are hard to adapt well to rapidly changing market conditions. We introduce a new framework for dynamic Vega hedging, the Adaptive Nesterov Accelerated Distributional Deep Hedging (ANADDH), which combines distributional reinforcement learning with a tailored design based on adaptive Nesterov acceleration. This approach improves the learning process in complex financial environments by modeling the hedging efficiency distribution, providing a more accurate and responsive hedging strategy. The design of adaptive Nesterov acceleration refines gradient momentum adjustments, significantly enhancing the stability and speed of convergence of the model. Through empirical analysis and comparisons, our method demonstrates substantial performance gains over existing hedging techniques. Our results confirm that this innovative combination of distributional reinforcement learning with the proposed optimization techniques improves financial risk management and highlights the practical benefits of implementing advanced neural network architectures in the finance sector.
• Abstract（参考訳）: 金融デリバティブ取引の分野では、市場の変化から投資ポートフォリオを保護するためには、ボラティリティリスクの管理が不可欠である。 ベガの伝統的なヘッジ戦略は、しばしば基本モデルとルールベースのモデルに依存しており、急速に変化する市場の状況に適応するのは難しい。 本稿では,適応型ネステロフ加速度に基づく適応型ネステロフ加速法(ANADDH)と適応型ネステロフ加速度に基づく調整型設計を組み合わせた動的ヴェガヘッジのための新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは、ヘッジ効率分布をモデル化することにより、複雑な金融環境における学習プロセスを改善し、より正確で応答性の高いヘッジ戦略を提供する。 適応型ネステロフ加速器の設計は勾配運動量調整を洗練させ、モデルの安定性と収束速度を大幅に向上させる。 経験的解析と比較により,本手法は既存のヘッジ技術よりもかなりの性能向上を示した。 提案手法と分散強化学習の革新的な組み合わせにより,金融リスク管理が向上し,金融セクターにおける先進的ニューラルネットワークアーキテクチャの実践的メリットが強調された。

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