Deep Hedging com medidas quase martingais mínimas sob fricções de trading

Resumo

Este trabalho usa aprendizado de máquina para encontrar medidas martingais equivalentes mínimas em mercados simulados com instrumentos negociáveis, como um ativo à vista e opções sobre esse ativo. Estende a abordagem a mercados com fricções de trading ao buscar medidas quase martingais: sob essas medidas, os preços dos instrumentos de hedge se comportam como martingais dentro dos spreads de compra e venda. A remoção da deriva busca separar o hedge de oportunidades que uma estratégia poderia explorar para arbitragem estatística.

As medidas resultantes são usadas para treinar Deep Hedging para payoffs exóticos, com o objetivo de produzir um hedge que reflita o payoff e as fricções de mercado, em vez da deriva do simulador. Os autores discutem a robustez do hedge a erros no simulador de mercado original e descrevem aplicações a dois simuladores. O resumo fornecido não especifica os projetos dos simuladores, os resultados quantitativos ou as condições em que a robustez se mantém; portanto, não demonstra desempenho universal entre mercados.

Ideias principais

• O aprendizado de máquina é usado para estimar medidas martingais equivalentes mínimas para mercados simulados.
• Com fricções de trading, o método busca medidas sob as quais os preços permanecem martingais dentro dos spreads de compra e venda.
• A remoção da deriva busca impedir que o hedge aprendido explore arbitragem estatística no simulador.
• A abordagem aplica Deep Hedging a payoffs exóticos usando a medida de mercado ajustada.
• Os autores discutem a robustez a erros de estimação do simulador e aplicações a dois simuladores de mercado.

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# 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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.