金融中的深度随机优化
摘要：量化金融中一种新颖且高效的计算技术的概述并经过样式化示例评估了。经验风险最小化（ERM）和神经网络是这种方法的关键。强大的开源优化库能够对这种算法进行高效实现，使其在高维结构中可行。与美式和百慕大期权相关的自由边界问题展示了特定应用可能面临的潜在困难。在简化的Merton类型问题中研究了训练数据规模的影响。经典期权对冲问题说明了市场生成器或大量模拟的需求。
作者：A. Max Reppen, H. Mete Soner, Valentin Tissot-Daguette
论文ID：2205.04604
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2022-05-11