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原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging

平野 正徳, 南 賢太郎, 今城 健太郎

人工知能学会第30回金融情報学研究会, pp. 51-57, Mar. 4, 2023


Conference

人工知能学会第30回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

深層学習と価格時系列シミュレーションを用いてオプションのヘッジ戦略を学習するDeep Hedgingは,取引手数料などを考慮に入れたより現実的な取引戦略を立てることができるため,近年脚光を浴びている.しかしながら,その学習において活用される原資産価格のシミュレーターは,Heston過程などの特定の価格過程を使用することが多い.そこで,本研究においては,特定の価格過程を用いることなく,Deep Hedgingの取引戦略の学習を可能にする手法を提案する.提案手法では,架空の任意の価格過程を生成する生成器とDeep Hedgingが敵対的に学習を行う.提案手法を用いた場合,一切の価格時系列を与えることなく,通常のDeep Hedgingとほぼ同等の性能のヘッジを行えることを示した.

Keywords

Deep Hedging; 敵対的学習; オプション; 価格過程;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-030_51


bibtex

@inproceedings{Hirano2023-sigfin30,
  title={{原資産価格過程不要な敵対的Deep Hedging}},
  autor={平野, 正徳 and 南, 賢太郎 and 今城, 健太郎},
  booktitle={人工知能学会第30回金融情報学研究会},
  pages={51-57},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2023.FIN-030_51},
  year={2023}
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