論文の概要: Hedging with memory: shallow and deep learning with signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02759v1
• Date: Sun, 03 Aug 2025 17:20:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 18:18:55.613549
• Title: Hedging with memory: shallow and deep learning with signatures
• Title（参考訳）: 記憶のヘッジ-記号による浅く深い学習
• Authors: Eduardo Abi Jaber, Louis-Amand Gérard,
• Abstract要約: 非マルコフ的ボラティリティモデルの下で、エキゾチックな微分をヘッジするための機械学習コンテキストにおける経路シグネチャの使用について検討する。 ディープラーニング環境では、フィードフォワードニューラルネットワークの機能としてシグネチャを使用し、ほとんどの場合、LSTMよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the use of path signatures in a machine learning context for hedging exotic derivatives under non-Markovian stochastic volatility models. In a deep learning setting, we use signatures as features in feedforward neural networks and show that they outperform LSTMs in most cases, with orders of magnitude less training compute. In a shallow learning setting, we compare two regression approaches: the first directly learns the hedging strategy from the expected signature of the price process; the second models the dynamics of volatility using a signature volatility model, calibrated on the expected signature of the volatility. Solving the hedging problem in the calibrated signature volatility model yields more accurate and stable results across different payoffs and volatility dynamics.
• Abstract（参考訳）: 我々は,非マルコフ確率的ボラティリティモデルの下で,エキゾチックな微分をヘッジするために,機械学習の文脈における経路シグネチャの使用について検討する。 ディープラーニング環境では、フィードフォワードニューラルネットワークの機能としてシグネチャを使用し、ほとんどのケースにおいてLSTMよりも優れており、トレーニング計算の桁数が桁違いであることを示す。 浅い学習環境では、第1は価格プロセスの期待された署名から直接ヘッジ戦略を学習し、第2は変動のダイナミクスを署名のボラティリティモデルを用いてモデル化し、ボラティリティの期待された署名に基づいて校正する。 キャリブレーションされたシグネチャのボラティリティモデルにおけるヘッジ問題の解法は、異なるペイオフとボラティリティのダイナミクスにまたがってより正確で安定した結果をもたらす。

関連論文リスト

• Advancing Analytic Class-Incremental Learning through Vision-Language Calibration [6.871141687303144]
  事前学習モデル(PTM)を用いたクラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、効率的な適応と長期的安定性の間に重要なトレードオフに直面している。 我々は,2段階の視覚言語キャリブレーション戦略によって解析的CILを向上する新しいデュアルブランチフレームワークである textbfVILA を提案する。 我々のフレームワークは解析学習の単純さと高忠実度予測を調和させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-14T08:32:51Z)
• Entropy-Guided Token Dropout: Training Autoregressive Language Models with Limited Domain Data [89.96277093034547]
  本研究では,エントロピー誘導型トークンドロップアウト方式であるEntroDropを導入する。 本稿では,EntroDropが標準正規化ベースラインを一貫して上回り,拡張型マルチエポックトレーニングを通じて堅牢な性能を維持していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-29T12:35:51Z)
• Multivariate Forecasting of Bitcoin Volatility with Gradient Boosting: Deterministic, Probabilistic, and Feature Importance Perspectives [1.8352113484137627]
  本研究は,Bitcoinが実現したボラティリティの確定的および確率的予測に,光グラディエントブースティングマシン(LGBM)モデルの適用について検討した。 本稿では,LGBMに基づくモデルの性能評価を行い,それとエコノメトリと機械学習のベースラインを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-25T09:26:13Z)
• Partial multivariate transformer as a tool for cryptocurrencies time series prediction [0.0]
  部分多変量戦略は,有意な統計的精度を達成し,情報信号と雑音のバランスを効果的に行うことを示す。 予測誤差の低さは、シミュレーションにおける高い金融リターンに一貫して変換されなかった。 この発見は、従来のエラーメトリクスへの依存に挑戦し、現実の財務目標とより整合した評価基準を開発する必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T21:59:32Z)
• A Simplified Analysis of SGD for Linear Regression with Weight Averaging [64.2393952273612]
  最近の研究は、定常学習率を用いた線形回帰におけるSGD最適化のためのシャープレートを提供する。 簡単な線形代数ツールを用いて,2021ベニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグナグニグニグニグニグニグニグニグニグニグニグネグニグニグニグニグネグニグニグネグニ 我々の研究は線形回帰の勾配勾配を非常に容易に解析し、ミニバッチと学習率のスケジューリングのさらなる分析に役立てることができると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T15:10:38Z)
• Bridging Weakly-Supervised Learning and VLM Distillation: Noisy Partial Label Learning for Efficient Downstream Adaptation [51.67328507400985]
  ノイズ部分ラベル学習(NPLL)では、各トレーニングサンプルは、複数のノイズアノテータによって注釈付けされた候補ラベルのセットに関連付けられている。 本稿では、事前学習された視覚言語モデルによって注釈付けされた部分ラベルからの学習に焦点を当てる。 革新的な協調整合正則化(Co-Reg)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T12:48:54Z)
• GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets [0.0]
  マーケットのボラティリティを計測し、予測する新しいハイブリッドなDeep Learningモデルを提案する。 他の時系列モデルと比較すると、GINNは決定係数(R2$)、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)の点で優れたサンプル外予測性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T23:53:54Z)
• Uncertainty Aware Learning for Language Model Alignment [97.36361196793929]
  異なるタスクシナリオのモデルアライメントを改善するために,不確実性認識学習(UAL)を提案する。 トレーニングのラベルの平滑化値を個々のサンプルの不確実性に応じて適応的に設定する。 広く使われているベンチマーク実験では、我々のUALは標準教師あり微調整よりも著しく優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T11:37:45Z)
• Selective Learning: Towards Robust Calibration with Dynamic Regularization [79.92633587914659]
  ディープラーニングにおけるミススキャリブレーションとは、予測された信頼とパフォーマンスの間には相違がある、という意味である。 トレーニング中に何を学ぶべきかを学ぶことを目的とした動的正規化(DReg)を導入し、信頼度調整のトレードオフを回避する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T11:25:20Z)
• Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction [55.77136037458667]
  本稿では,大規模事前学習モデルを用いて,サンプル難易度を考慮したエントロピー正規化による下流モデルトレーニングを指導する。 我々は、挑戦的なベンチマークで精度と不確実性の校正を同時に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T07:29:23Z)
• Deep Learning Enhanced Realized GARCH [6.211385208178938]
  本稿では,深層学習(LSTM)とボラティリティ対策の併用によるボラティリティモデリングの新しい手法を提案する。 このLSTMで強化されたGARCHフレームワークは、金融経済学、高周波取引データ、ディープラーニングによるモデリングの進歩を取り入れ、蒸留する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T00:20:43Z)
• In and Out-of-Domain Text Adversarial Robustness via Label Smoothing [64.66809713499576]
  多様なNLPタスクの基本モデルにおいて,ラベルの平滑化戦略によって提供される対角的ロバスト性について検討する。 実験の結果,ラベルのスムース化は,BERTなどの事前学習モデルにおいて,様々な攻撃に対して,逆方向の堅牢性を大幅に向上させることがわかった。 また,予測信頼度とロバスト性の関係を解析し,ラベルの平滑化が敵の例に対する過度な信頼誤差を減少させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T14:06:50Z)
• Forex Trading Volatility Prediction using Neural Network Models [6.09960572440709]
  本研究では,日々のボラティリティに関する経験的パターンのガイダンスを用いて,ディープラーニングネットワークの構築方法について述べる。 数値計算の結果,多値ペアの入力によるマルチスケール長短期メモリ(LSTM)モデルが常に最先端の精度を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T12:33:12Z)
• Bias-Variance Tradeoffs in Single-Sample Binary Gradient Estimators [100.58924375509659]
  ストレートスルー (ST) 推定器はその単純さと効率性から人気を得た。 計算の複雑さを低く保ちながら、STよりも改善するいくつかの手法が提案された。 我々は、トレードオフを理解し、元来主張された特性を検証するために、これらの手法のバイアスとばらつきの理論解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T15:16:07Z)
• Deep Stochastic Volatility Model [3.3970049571884204]
  本論文では, 深部潜在変数モデルの枠組みに基づく深部ボラティリティモデル(DSVM)を提案する。 フレキシブルなディープラーニングモデルを使用して、過去のリターンに対する将来のボラティリティの依存性を自動的に検出する。 実データ分析では、DSVMはいくつかの一般的な代替ボラティリティモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T03:25:33Z)
• DoubleEnsemble: A New Ensemble Method Based on Sample Reweighting and Feature Selection for Financial Data Analysis [22.035287788330663]
  学習軌道に基づくサンプル再重み付けとシャッフルに基づく特徴選択を利用したアンサンブルフレームワークであるDoubleEnsembleを提案する。 我々のモデルは、複雑なパターンを抽出できる幅広い基盤モデルに適用でき、金融市場の予測に過度に適合し、不安定な問題を緩和できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-03T02:57:10Z)
• A generative adversarial network approach to calibration of local stochastic volatility models [2.1485350418225244]
  局所ボラティリティ(LSV)モデルのキャリブレーションのための完全データ駆動手法を提案する。 我々は、フィードフォワードニューラルネットワークのファミリーによってレバレッジ関数をパラメータ化し、利用可能な市場オプション価格から直接パラメータを学習する。 これは、ニューラルSDEと(因果)生成的敵ネットワークの文脈で見る必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T21:26:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。