Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/258222 
Erscheinungsjahr: 
2021
Quellenangabe: 
[Journal:] Risks [ISSN:] 2227-9091 [Volume:] 9 [Issue:] 7 [Article No.:] 138 [Publisher:] MDPI [Place:] Basel [Year:] 2021 [Pages:] 1-20
Verlag: 
MDPI, Basel
Zusammenfassung: 
We investigate the performance of the Deep Hedging framework under training paths beyond the (finite dimensional) Markovian setup. In particular, we analyse the hedging performance of the original architecture under rough volatility models in view of existing theoretical results for those. Furthermore, we suggest parsimonious but suitable network architectures capable of capturing the non-Markoviantity of time-series. We also analyse the hedging behaviour in these models in terms of Profit and Loss (P&L) distributions and draw comparisons to jump diffusion models if the rebalancing frequency is realistically small.
Schlagwörter: 
deep learning
rough volatility
hedging
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by Logo
Dokumentart: 
Article
Erscheint in der Sammlung:

Datei(en):
Datei
Größe





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.