不規則なオプション取引データからの潜在的リスク中立確率分布の逆学習

オプション価格からリスク中立密度を逆算する手法を研究。合成データと実市場データを用いたベンチマークにより、特定モデルの有効性を評価し、誤差を分析。

• 不規則なオプション取引データから、潜在的なリスク中立確率分布の逆学習について研究した。
• 合成データセットと実際の市場データを用いた2つのベンチマークで評価を行った。
• DeepONetやquote transformerなどの学習モデルは、特定の評価指標で従来の混合モデルを上回った。
• ターゲットに依存した帰納的バイアスが重要であり、普遍的な最良モデルは存在しないと結論付けた。