論文の概要: Application of Deep Reinforcement Learning to At-the-Money S&P 500 Options Hedging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09247v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 10:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.707964
• Title: Application of Deep Reinforcement Learning to At-the-Money S&P 500 Options Hedging
• Title（参考訳）: 深層強化学習の車載S&P 500オプションヘッジへの応用
• Authors: Zofia Bracha, Paweł Sakowski, Jakub Michańków,
• Abstract要約: 本稿では,S&P500インデックスのヘッジ・ザ・マネーオプションへの深層Q-ラーニングの適用について検討する。 我々は、価格力学のモデル仮定を明示することなく、ヘッジ決定をシミュレートするために訓練されたツイン遅延Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)アルゴリズムに基づくエージェントを開発する。 以上の結果から,DRLは従来のヘッジ法,特に揮発性環境や高コスト環境において優れた性能を発揮することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the application of deep Q-learning to hedging at-the-money options on the S\&P~500 index. We develop an agent based on the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm, trained to simulate hedging decisions without making explicit model assumptions on price dynamics. The agent was trained on historical intraday prices of S\&P~500 call options across years 2004--2024, using a single time series of six predictor variables: option price, underlying asset price, moneyness, time to maturity, realized volatility, and current hedge position. A walk-forward procedure was applied for training, which led to nearly 17~years of out-of-sample evaluation. The performance of the deep reinforcement learning (DRL) agent is benchmarked against the Black--Scholes delta-hedging strategy over the same period. We assess both approaches using metrics such as annualized return, volatility, information ratio, and Sharpe ratio. To test the models' adaptability, we performed simulations across varying market conditions and added constraints such as transaction costs and risk-awareness penalties. Our results show that the DRL agent can outperform traditional hedging methods, particularly in volatile or high-cost environments, highlighting its robustness and flexibility in practical trading contexts. While the agent consistently outperforms delta-hedging, its performance deteriorates when the risk-awareness parameter is higher. We also observed that the longer the time interval used for volatility estimation, the more stable the results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,S\&P~500インデックスのヘッジ・ザ・マネーオプションへの深層Q-ラーニングの適用について検討する。 我々は、価格力学のモデル仮定を明示することなく、ヘッジ決定をシミュレートするために訓練されたツイン遅延Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)アルゴリズムに基づくエージェントを開発する。 2004年から2024年にかけて、オプション価格、根底にある資産価格、金銭性、成熟までの時間、ボラティリティの実現、現在のヘッジファンドポジションの6つの予測変数の単一の時系列を用いて、S\&P~500コールオプションの日内価格でトレーニングされた。 トレーニングにはウォークフォワードの手順が適用され,17年近くに及ぶアウト・オブ・サンプル評価に繋がった。 深部強化学習(DRL)エージェントの性能を,同時期のブラック・スコールのデルタヘッジ戦略と比較した。 我々は、年次リターン、ボラティリティ、情報比、シャープ比といった指標を用いて、どちらの手法も評価する。 モデルの適応性をテストするために、さまざまな市場条件をまたいだシミュレーションを行い、トランザクションコストやリスク認識の罰則などの制約を加えました。 以上の結果から,DRLエージェントは,特に揮発性環境や高コスト環境において従来のヘッジ法よりも優れ,実用的取引環境におけるその堅牢性と柔軟性を強調した。 エージェントはデルタヘッジよりも常に優れるが、リスク認識パラメータが高いとその性能は低下する。 また, ボラティリティ推定に使用される時間間隔が長ければ長いほど, 結果が安定することがわかった。

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