皮特Kolm,纽约大学
在这次谈话中,我们讨论如何以最佳对冲期权预定在实际环境,在交易决策是离散的,交易成本可能是非线性的,困难模式的问题。
基于强化学习(RL),一个完善的机器学习技术,我们提出一个模型,灵活,准确,和现实世界的应用前景十分看好。RL方法的一个主要优势是,它并没有做出有关交易成本的形式做任何假设。RL获悉最小方差套期保值受到任何的交易成本函数一个提供。它所需要的是一个良好的模拟器,其交易成本和期权价格准确模拟。
这是戈登·里特联合工作。
记录:二○一九年十月一十五日
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