KAN-based Option Pricing Model for American and Asian Options [in Japanese]

Rushikesh HANDAL, Kazuki MATOYA, Yunzhuo WANG, Masanori HIRANO

The 33rd meeting of Special Interest Group on Financial Informatics of Japanese Society for Artificial Intelligence, pp. 84-91, Oct. 19, 2024

Conference

The 33rd meeting of Special Interest Group on Financial Informatics of Japanese Society for Artificial Intelligence (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; Option Pricing; Option Delta; American Option; Asian Option;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_84

bibtex

@inproceedings{Handal2024-sigfin33,
  title={{KAN-based Option Pricing Model for American and Asian Options [in Japanese]}},
  author={Rushikesh HANDAL and Kazuki MATOYA and Yunzhuo WANG and Masanori HIRANO},
  booktitle={The 33rd meeting of Special Interest Group on Financial Informatics of Japanese Society for Artificial Intelligence},
  pages={84-91},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2024.FIN-033_84},
  year={2024}
}