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arXiv发布衍生品定价神经分层因子研究论文

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AI 综述

Aleksandar Arandjelovic、Patrick Cheridito 在 arXiv 发布量化金融论文，提出连续时间模型下衍生品定价的神经网络分层因子构建方法。该研究建立了条件期望与条件分布的连续性结论，给出连续性理论的反例，并结合神经网络密度结果推导了可容许分层因子的通用逼近定理。数值实验显示，学习得到的分层因子在两类衍生品定价场景中表现优于所有基准。

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最新进展10月26日 12:00

论衍生品定价中条件分布的连续性与分层方法

报道时间线

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10月26日

12:00
arXiv q-fin
论衍生品定价中条件分布的连续性与分层方法
该arXiv量化金融论文聚焦连续时间模型下衍生品定价的神经网络分层因子构建，建立了条件期望与条件分布的连续性结论，给出连续性理论的反例，并结合神经网络密度结果推导了可容许分层因子的通用逼近定理。数值实验显示，学习得到的分层因子在两类衍生品定价场景中表现优于所有基准。

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可比范围峰值: 910月26日 15:00
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