深度对冲:学习模拟股票期权市场-研究论文

时间:2021-06-09 12:41:46
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文件名称:深度对冲:学习模拟股票期权市场-研究论文
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文件格式:PDF
更新时间:2021-06-09 12:41:46
volatility surface generative 我们基于生成对抗网络 (GAN) 构建现实的股票期权市场模拟器。 我们考虑循环和时间卷积架构,并评估状态压缩的影响。 期权市场模拟器具有高度相关性,因为它们允许我们扩展有限的现实世界数据集,用于期权交易策略的培训和评估。 我们表明,基于网络的生成器在一系列基准指标上优于经典方法,并且对抗性训练实现了最佳性能。 我们的工作首次证明 GAN 可以成功应用于生成多元金融时间序列的任务。

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