本文探讨了一种基于深度学习的对冲框架，旨在处理不完全市场中的衍生品对冲。该框架通过对抗学习，在真实市场条件下学习鲁棒的对冲策略，无需显式建模基础资产过程。研究表明，该方法在多种市场数据下表现出竞争力，尤其在低流动性环境中效果显著。