Deep learning to solve forward-backward stochastic differential equations
Pricing vanilla and exotic options with a deep learning approach for PDEs
CLICK HERE TO VIEW THE PDF
Bernhard Hientzsch describes how final-value problems can be turned into control problems, which can be time discretised and time stepped, to obtain both forward and backward time-stepped, time-discrete stochastic control problems. Representing the controls as deep neural networks, these optimisation problems can be solved using deep learning techniques
In this article
コンテンツを印刷またはコピーできるのは、有料の購読契約を結んでいるユーザー、または法人購読契約の一員であるユーザーのみです。
これらのオプションやその他の購読特典を利用するには、info@risk.net にお問い合わせいただくか、こちらの購読オプションをご覧ください： http://subscriptions.risk.net/subscribe
現在、このコンテンツを印刷することはできません。詳しくはinfo@risk.netまでお問い合わせください。
現在、このコンテンツをコピーすることはできません。詳しくはinfo@risk.netまでお問い合わせください。
Copyright インフォプロ・デジタル・リミテッド.無断複写・転載を禁じます。
当社の利用規約、https://www.infopro-digital.com/terms-and-conditions/subscriptions/（ポイント2.4）に記載されているように、印刷は1部のみです。
追加の権利を購入したい場合は、info@risk.netまで電子メールでご連絡ください。
Copyright インフォプロ・デジタル・リミテッド.無断複写・転載を禁じます。
このコンテンツは、当社の記事ツールを使用して共有することができます。当社の利用規約、https://www.infopro-digital.com/terms-and-conditions/subscriptions/（第2.4項）に概説されているように、認定ユーザーは、個人的な使用のために資料のコピーを1部のみ作成することができます。また、2.5項の制限にも従わなければなりません。
追加権利の購入をご希望の場合は、info@risk.netまで電子メールでご連絡ください。
詳細はこちら バンキング
時間非同次モデルにおけるアメリカンオプションの行使価格の変動範囲
価格設定モデルは、マイナス金利または利便性利回りを考慮に入れるために拡張されます。
期待値と価格の相対エントロピー
リスク中立価格設定からエントロピーリスク最適化への移行
商品指数デリバティブにおける将来の動向をモデル化することの重要性
商品デリバティブにおける指数ベースおよび原資産ベースの価格設定手法についてご説明いたします。
AIを価格設定の法則として
金融資産価格決定の原理に特化したニューラルネットワークが導入されます
資本中立的な証券化リスクウェイト
証券化商品の各トランシェへの資本配分に関する閉形式の計算式が提示されます
Multi-factor Gaussian model calibration: swaptions and constant maturity swap options
A novel closed-form method delivers a new way to calibrate interest rate models
Quantum path integrals for default intensity models
A method to price credit derivatives via default intensity approximation is presented
