一味違う微分機械学習

- Paul GlassermanそしてSiddharth Hemant Karmarkar
- 2026年6月23日

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微分機械学習は、価格そのものだけでなく価格感応度も対象とすることで、複雑な価格設定モデルに対する高速な近似値を学習させる手法です。本来の形式では、この手法にはペイアウトの連続性が求められるため、バリア型やデジタル型の機能は対象外となります。ポール・グラッサーマン氏とシッダールタ・ヘマント・カルマルカル氏は、この手法の適用範囲を拡大し、この制限を取り除きました

機械学習（ML）の手法は、複雑なデリバティブの価格設定やリスク管理モデルに対する高速な近似を提供することができます。これらは、過去のデータやシミュレーションデータに基づいて学習させることができます。いずれの場合も、標準的なアプローチでは、原資産のスポット価格（およびその他の市場入力値）のセットと

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