|
Рубрика:
Наука и технологии /
Раздел для научных публикаций
|
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Ильичев В.Ю.,
к.т.н., Калужский филиал ФГОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г. Калуга, patrol8@yandex.ru
Драч В.Е.,
к.т.н. ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет», Краснодарский край, г. Сочи, vladimir@drach.pro
Пацукевич А.Н.,
ФГОУ ВО «Сочинский государственный университет», Краснодарский край, г. Сочи
Использование технологий глубокого обучения
для формирования моделей ценообразования
Работа посвящена оценке моделей ценообразования для расчёта доходности отдельных финансовых инструментов, с использованием собственной структуры для глубокого обучения, совмещающей достоинства нескольких типов нейросетей. Результаты выполненного исследования показали, что полученная модель ценообразования активов превосходит все стандартные подходы по её оценке с помощью коэффициента Шарпа.
Введение
Главное понятие стохастического дисконтирования (англ. SDF – Stochastic discount factor) является ключевым в теории ценообразования активов и играет фундаментальную роль в объяснении взаимосвязи между ценами активов и ожидаемыми доходами [1]. SDF представляет собой ядро ценообразования или плотность цен на финансовом рынке и отражает изменение предпочтений инвестора по потреблению и риску с течением времени.
<...>
Ключевые слова: модели ценообразования, искусственная нейронная сеть, генеративно-состязательная нейросеть, рыночный арбитраж, коэффициент Шарпа
Полную версию статьи читайте в журнале
Подпишитесь на журнал
Facebook
Мой мир
Вконтакте
Одноклассники
Google+
|
Использование технологий глубокого обучения для формирования моделей ценообразования
