深度内隐 - 显式最小移动方法在跳扩散模型中的期权定价
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内容提要
我们开发了一种新颖的深度学习方法,用于定价基于跳跃扩散动力学的欧式篮式期权。该方法以偏积分微分方程的形式表达期权定价问题,并通过一种新的隐式 - 显式最小化移动时间步进方法进行近似,其中每个时间步骤通过深度残差型人工神经网络(ANNs)进行近似。积分算子通过两种不同的方法进行离散化:a) 通过稀疏网格 Gauss-Hermite 近似,按照奇异值分解产生的局部坐标轴进行定位;b) 基于...
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