Học động thái biến động hàm ý trung hòa rủi ro cho phòng hộ sâu

Tóm tắt

Tài liệu phác thảo một phương pháp số để học độ đo trung hòa rủi ro trên các đường đi mô phỏng của giá giao ngay và giá quyền chọn đến một thời hạn hữu hạn. Bối cảnh bao gồm chi phí giao dịch lồi và các ràng buộc giao dịch lồi. Độ đo được học là độ đo martingale có entropy tối thiểu (minimal entropy martingale measure), thu được sau khi huấn luyện bộ mô phỏng thị trường cho giá quyền chọn, và có thể hỗ trợ mô hình hóa biến động hàm ý ngẫu nhiên, định giá trung hòa rủi ro hoặc phòng hộ sâu.

Bài viết cũng xác định khi nào diễn biến thị trường không có kinh doanh chênh lệch thống kê: nếu không có chi phí giao dịch, điều này đúng khi và chỉ khi diễn biến tuân theo một độ đo trung hòa rủi ro. Bài viết đưa ra cách xác định tổng quát hơn khi có chi phí lồi và ràng buộc giao dịch, như một dạng tương tự của định lý cơ bản về định giá tài sản trong điều kiện có ma sát. Phần trích dẫn mô tả khuôn khổ nhưng không đưa ra chuẩn đối chiếu số hay bằng chứng về hiệu quả trên dữ liệu thị trường thực.

Ý chính

• Phương pháp học độ đo trung hòa rủi ro cho các đường đi mô phỏng của giá giao ngay và giá quyền chọn.
• Phương pháp sử dụng độ đo martingale có entropy tối thiểu (minimal entropy martingale measure) trong quy trình mô hình hóa hai giai đoạn.
• Mô hình thu được hướng đến định giá trung hòa rủi ro và phòng hộ sâu trong điều kiện có ma sát.
• Bài viết xác định kinh doanh chênh lệch thống kê cả khi không có chi phí lẫn khi có ma sát lồi và ràng buộc.
• Phần trích dẫn không đưa ra chuẩn đối chiếu hiệu quả trên thị trường thực.

Thẻ

# Deep Hedging: Learning Risk-Neutral Implied Volatility Dynamics


# Deep Hedging: Learning Risk-Neutral Implied Volatility Dynamics









We present a numerically efficient approach for learning a risk-neutral measure for paths of simulated spot and option prices up to a finite horizon under convex transaction costs and convex trading constraints. This approach can then be used to implement a stochastic implied volatility model in the following two steps: 1. Train a market simulator for option prices, as discussed for example in our recent; 2. Find a risk-neutral density, specifically the minimal entropy martingale measure. The resulting model can be used for risk-neutral pricing, or for Deep Hedging in the case of transaction costs or trading constraints. To motivate the proposed approach, we also show that market dynamics are free from "statistical arbitrage" in the absence of transaction costs if and only if they follow a risk-neutral measure. We additionally provide a more general characterization in the presence of convex transaction costs and trading constraints. These results can be seen as an analogue of the fundamental theorem of asset pricing for statistical arbitrage under trading frictions and are of independent interest.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.