Укрощение Немарковских Процессов: Адаптивное Обучение для Оптимального Управления
![В исследовании изучалась зависимость эмпирической дисперсии прибыли и убытков [latex]VarP\&L[/latex] от уровня дискретизации в модели Rough SV с математическим ожиданием [latex]\mathbb{E}[V\_{T}]=0.2[/latex] при периоде обучения [latex]r\_{\text{train}}=0.5[/latex], что позволило выявить влияние численной реализации на оценку рисков.](https://arxiv.org/html/2604.13147v1/x2.png)
Новый подход к динамическому программированию, основанный на адаптивном обучении и важностной выборке, позволяет эффективно решать задачи оптимального управления в условиях немарковских динамик и шероховатой волатильности.



