2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-5 エージェント

[2F1-GS-5] エージェント:

2024年5月29日(水) 09:00 〜 10:40 F会場 (イベントホール仮設4)

座長:布施陽太郎(富山県立大学)

09:40 〜 10:00

[2F1-GS-5-03] 人工市場シミュレーションを用いたDeep Hedgingの実験的検証

〇平野 正徳1 (1. 株式会社 Preferred Networks)

キーワード:Deep Hedging、人工市場、シミュレーション

深層学習を用いてデリバティブをヘッジするDeep Hedgingに注目が集まっている。そのヘッジを学習するための原資産の価格過程モデルには様々なモデルが利用可能であり、ヘッジパフォーマンスに影響があることがわかっている。そこで、本研究においては、人工市場シミュレーションを原資産の価格過程モデルに採用した場合のパフォーマンスについて実験を行った。その結果、シンプルな人工市場シミュレーションを採用した場合でも、従来のDeep Hedging手法とほぼ同程度のヘッジが行える可能性があることが分かった。

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード