גידור עמוק עם מידות מרטינגל כמעט מינימליות תחת חיכוכי מסחר

סיכום

עבודה זו משתמשת בלמידת מכונה כדי למצוא מידות מרטינגל שקולות מינימליות בשווקים מדומים הכוללים מכשירים סחירים, כגון נכס ספוט ואופציות עליו. היא מרחיבה את הגישה לשווקים עם חיכוכי מסחר באמצעות חיפוש מידות כמעט־מרטינגל: תחת מידות אלה, מחירי מכשירי הגידור מתנהגים כמרטינגלים בתוך מרווחי הקנייה והמכירה שלהם. נטרול הסחף בדרך זו נועד להפריד בין גידור לבין הזדמנויות שהאסטרטגיה עשויה לנצל אחרת לארביטראז׳ סטטיסטי.

המדדים המתקבלים משמשים לאימון גידור עמוק לתשלומים אקזוטיים, במטרה ליצור גידור המשקף את התשלום ואת חיכוכי השוק ולא את המגמה בסימולטור. החוקרים דנים בעמידות הגידור לשגיאות בסימולטור השוק המקורי ומתארים יישומים בשני סימולטורים. הסיכום שסופק אינו מפרט את תכנוני הסימולטורים, תוצאות כמותיות או את התנאים שבהם העמידות מתקיימת, ולכן אינו מוכיח ביצועים אוניברסליים בשווקים שונים.

רעיונות מרכזיים

• למידת מכונה משמשת לאמידת מידות מרטינגל שקולות מינימליות בשווקים מדומים.
• בנוכחות חיכוכי מסחר, השיטה מחפשת מידות שבהן המחירים נשארים מרטינגלים בתוך מרווחי הקנייה והמכירה.
• הסרת המגמה נועדה למנוע מהגידור הנלמד לנצל ארביטראז׳ סטטיסטי בסימולטור.
• הגישה מיישמת גידור עמוק לתשלומים אקזוטיים באמצעות מדד השוק המותאם.
• החוקרים דנים בעמידות לשגיאות באמידת הסימולטור וביישומים בשני סימולטורים של שוק.

תגיות

# Deep Hedging: Learning to Remove the Drift under Trading Frictions with Minimal Equivalent Near-Martingale Measures


# Deep Hedging: Learning to Remove the Drift under Trading Frictions with Minimal Equivalent Near-Martingale Measures









We present a machine learning approach for finding minimal equivalent martingale measures for markets simulators of tradable instruments, e.g. for a spot price and options written on the same underlying. We extend our results to markets with frictions, in which case we find "near-martingale measures" under which the prices of hedging instruments are martingales within their bid/ask spread. By removing the drift, we are then able to learn using Deep Hedging a "clean" hedge for an exotic payoff which is not polluted by the trading strategy trying to make money from statistical arbitrage opportunities. We correspondingly highlight the robustness of this hedge vs estimation error of the original market simulator. We discuss applications to two market simulators.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.