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English(EN) Volatility Surface Reconstruction using Deep Learning under No-Arbitrage Constraints

深度学习模型在无套利约束下重建波动率曲面

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了深度学习模型，用于从有限且有噪声的期权数据中重建隐含波动率曲面，并遵守无套利约束。该研究使用真实市场数据，将包括Transformer和U-Net在内的各种神经网络架构与传统的SVI参数化进行了比较。研究结果表明，Transformer和U-Net模型提供了更优越的重建精度，尤其是在数据稀疏的情况下，并且引入软套利惩罚可以有效减少违规行为，同时对精度影响很小。 AI

影响 这项研究可能导致量化金融领域更精确的金融建模和风险评估。

排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了深度学习在量化金融问题中的新颖应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Pablo Rodriguez Manzi ·

    基于无套利约束的深度学习波动率曲面重建

    arXiv:2605.24031v1 Announce Type: cross Abstract: We study the reconstruction of implied volatility surfaces from sparse and noisy option quotes using deep learning models under no-arbitrage constraints. We compare multiple neural architectures, including multilayer perceptrons, …

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