人工市場シミュレーションを用いたDeep Hedgingの実験的検証

平野正徳

2024年度人工知能学会全国大会(第38回), May 29, 2024

Conference

2024年度人工知能学会全国大会(第38回) (JSAI2024)

Abstract

深層学習を用いてデリバティブをヘッジするDeep Hedgingに注目が集まっている。そのヘッジを学習するための原資産の価格過程モデルには様々なモデルが利用可能であり、ヘッジパフォーマンスに影響があることがわかっている。そこで、本研究においては、人工市場シミュレーションを原資産の価格過程モデルに採用した場合のパフォーマンスについて実験を行った。その結果、シンプルな人工市場シミュレーションを採用した場合でも、従来のDeep Hedging手法とほぼ同程度のヘッジが行える可能性があることが分かった。

Keywords

Deep Hedging; 人工市場; シミュレーション;

doi

10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2F1GS503

bibtex

@inproceedings{Hirano2024-jsai38,
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  author={平野 正徳},
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  doi={10.11517/pjsai.JSAI2024.0_2F1GS503},
  year={2024}
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