論文の概要: Learning to Hedge Swaptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06639v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 03:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.442243
• Title: Learning to Hedge Swaptions
• Title（参考訳）: ヘッジ・スワップ(Hedge Swaptions)の学習
• Authors: Zaniar Ahmadi, Frédéric Godin,
• Abstract要約: 本稿では,スワクションの動的ヘッジのための強化学習(RL)に基づくディープヘッジフレームワークについて検討する。 我々は、代替リスクの選好を捉えるために、3つの異なる目的関数の下でエージェントを設計する。 以上の結果より,2つのスワップをヘッジ楽器として使用する場合,ほぼ最適ヘッジ効果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the deep hedging framework, based on reinforcement learning (RL), for the dynamic hedging of swaptions, contrasting its performance with traditional sensitivity-based rho-hedging. We design agents under three distinct objective functions (mean squared error, downside risk, and Conditional Value-at-Risk) to capture alternative risk preferences and evaluate how these objectives shape hedging styles. Relying on a three-factor arbitrage-free dynamic Nelson-Siegel model for our simulation experiments, our findings show that near-optimal hedging effectiveness is achieved when using two swaps as hedging instruments. Deep hedging strategies dynamically adapt the hedging portfolio's exposure to risk factors across states of the market. In our experiments, their out-performance over rho-hedging strategies persists even in the presence some of model misspecification. These results highlight RL's potential to deliver more efficient and resilient swaption hedging strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来の感性に基づくRho-hedgingと比較して,スワクションの動的ヘッジのための強化学習(RL)に基づく深層ヘッジフレームワークについて検討する。 3つの異なる目的関数(平均二乗誤差、ダウンサイドリスク、条件付き値-アットリスク)に基づいてエージェントを設計し、代替リスクの選好を捉え、これらの目的がヘッジスタイルをどのように形成するかを評価する。 シミュレーション実験では3要素の調停不要なNelson-Siegelモデルを用いて,2つのスワップをヘッジ楽器として使用する場合,ほぼ最適なヘッジ効果が得られた。 ディープヘッジ戦略は、ヘッジポートフォリオの市場全体にわたるリスク要因への露出を動的に適応させる。 実験では,Rho-hedging戦略に対する性能低下は,モデルミススペクテーションの存在下においても持続する。 これらの結果は、より効率的でレジリエントな交換ヘッジ戦略を提供するRLの可能性を強調している。

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