論文の概要: Distributional Adversarial Attacks and Training in Deep Hedging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14757v2
• Date: Thu, 23 Oct 2025 09:50:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:09.319316
• Title: Distributional Adversarial Attacks and Training in Deep Hedging
• Title（参考訳）: ディープヘッジにおける分布反転攻撃と訓練
• Authors: Guangyi He, Tobias Sutter, Lukas Gonon,
• Abstract要約: 分布シフト下での古典的深層湿潤戦略の堅牢性について検討する。 本研究では, 深層湿潤戦略の堅牢性を高めるために, 対戦型トレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.466955656693372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the robustness of classical deep hedging strategies under distributional shifts by leveraging the concept of adversarial attacks. We first demonstrate that standard deep hedging models are highly vulnerable to small perturbations in the input distribution, resulting in significant performance degradation. Motivated by this, we propose an adversarial training framework tailored to increase the robustness of deep hedging strategies. Our approach extends pointwise adversarial attacks to the distributional setting and introduces a computationally tractable reformulation of the adversarial optimization problem over a Wasserstein ball. This enables the efficient training of hedging strategies that are resilient to distributional perturbations. Through extensive numerical experiments, we show that adversarially trained deep hedging strategies consistently outperform their classical counterparts in terms of out-of-sample performance and resilience to model misspecification. Additional results indicate that the robust strategies maintain reliable performance on real market data and remain effective during periods of market change. Our findings establish a practical and effective framework for robust deep hedging under realistic market uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的深層湿潤戦略の強靭性について,敵対的攻撃の概念を活用して検討する。 まず、入力分布の小さな摂動に対して、標準の深層加熱モデルが非常に脆弱であることを示し、その結果、性能が著しく低下することを示した。 そこで本研究では,深層湿潤戦略の堅牢性向上を目的とした対人訓練フレームワークを提案する。 提案手法は, 点対向攻撃を分布設定に拡張し, ワッサーシュタイン球上での対向最適化問題を計算的にトラクタブルに再構成する手法を提案する。 これにより、分散摂動に耐性のあるヘッジ戦略の効率的なトレーニングが可能になる。 広範囲にわたる数値実験により、逆向きに訓練された深層ヒージ戦略が、サンプル外性能とモデルの誤識別に対するレジリエンスにおいて、古典的手法よりも一貫して優れていることを示す。 さらなる結果は、ロバスト戦略が実際の市場データに対する信頼性の高いパフォーマンスを維持し、市場の変化の期間も有効であることを示唆している。 本研究は,現実的な市場不確実性の下での堅牢な深層加熱のための実用的で効果的な枠組みを確立した。

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