論文の概要: Deep Signature and Neural RDE Methods for Path-Dependent Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10728v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 18:02:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.085927
• Title: Deep Signature and Neural RDE Methods for Path-Dependent Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: パス依存ポートフォリオ最適化のためのディープシグナチャとニューラルRDE法
• Authors: Ali Atiah Alzahrani,
• Abstract要約: 本稿では,トラッピングされたログシグネチャとニューラル粗微分方程式を結合した深いBSDEと2BSDEを高次元,経路依存的評価,制御のために提案する。 CVaR傾きで左尾のリスクを強調し、オプションの2階のヘッドでリスクに敏感な制御を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a deep BSDE and 2BSDE solver that combines truncated log signatures with a neural rough differential equation backbone for high dimensional, path dependent valuation and control. The design aligns stochastic analysis with sequence to path learning, using a CVaR tilted objective to emphasize left tail risk and an optional second order head for risk sensitive control. Under equal compute and parameter budgets, the method improves accuracy, tail fidelity, and training stability across Asian and barrier option pricing and portfolio control tasks. At 200 dimensions, it achieves CVaR(0.99) = 9.8 percent compared to 12.0-13.1 percent for strong baselines, while attaining low HJB residuals and small RMSE for Z and Gamma. Ablations confirm complementary gains from the sequence to path representation and the second order structure. Overall, the results show that combining stochastic analysis with modern deep learning expands the class of solvable path dependent financial models at scale.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トラッピングされたログシグネチャとニューラル粗微分方程式のバックボーンを結合した深いBSDEと2BSDEを高次元,経路依存的評価,制御のために提案する。 この設計は確率解析を経路学習と整合させ、CVaR傾斜目標を用いて左尾のリスクを強調し、オプションの2階のヘッドでリスクを敏感に制御する。 等しく計算とパラメータの予算の下では、精度、尾の忠実度、アジアおよびバリアオプションの価格設定とポートフォリオ管理タスク間のトレーニング安定性を改善している。 200次元では、CVaR(0.99) = 9.8%、強いベースラインでは12.0-13.1%、低HJB残基とZとガンマのRMSEは小さい。 アブレーションは、シーケンスからパス表現と2階構造への相補的なゲインを確認する。 その結果, 確率論的解析と現代のディープラーニングを組み合わせることで, 大規模に解決可能な経路依存型金融モデルのクラスを拡大できることが示唆された。

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