KANOP: コルモゴロフ–アーノルドネットワークを用いたオプション価格モデル

ハンダルルシケシュ, 的矢知樹, 王允卓, 平野正徳

人工知能学会第33回金融情報学研究会, pp. 84-91, Oct. 19, 2024

Conference

人工知能学会第33回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

金融工学において､正確なｵﾌﾟｼｮﾝ価格設定は市場のﾀﾞｲﾅﾐｸｽと金融商品の複雑さのために依然として重要な課題です｡本論文では､最近提案されたｺﾙﾓｺﾞﾛﾌ･ｱｰﾉﾙﾄﾞ･ﾈｯﾄﾜｰｸ(KAN)に基づく革新的な手法を紹介します｡この手法は､ｵﾌﾟｼｮﾝ価格設定に広く使用される適応技術である最小二乗ﾓﾝﾃｶﾙﾛ(LSMC)手法を上回るだけでなく､価格ﾓﾃﾞﾙの金融的な意味についても追加の洞察を提供します｡私たちの手法は､価格だけでなくﾃﾞﾙﾀも提供し､価格設定だけでなくﾍｯｼﾞ戦略でも高い精度を実現します｡私たちは､KANが提供する基底関数の柔軟性を活用することで､私たちのｱﾌﾟﾛｰﾁがLSMCを大幅に改善することを示しています｡研究結果は､実践的な金融応用におけるこのﾓﾃﾞﾙの利点を強調し､価格設定とﾘｽｸ管理の最適化における魅力的な代替手法を提供しています｡

Keywords

KAN; LSMC; オプション価格; オプションデルタ; アメリカンオプション; アジアンオプション;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_84

bibtex

@inproceedings{Handal2024-sigfin33,
  title={{KANOP: コルモゴロフ–アーノルドネットワークを用いたオプション価格モデル}},
  author={ハンダル ルシケシュ and 的矢 知樹 and 王 允卓 and 平野 正徳},
  booktitle={人工知能学会第33回金融情報学研究会},
  pages={84-91},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_84},
  year={2024}
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