Искусственный интеллект на страже опционов: снижение рисков и транзакционных издержек

Эмпирические функции распределения чистой хеджированной прибыли [latex]\mathrm{PnL}\_{T}^{\mathrm{net}}[/latex] за период в 14 дней демонстрируют улучшение результатов после учета издержек, что проявляется в сдвиге кривых вправо для различных активов (SPY и XOP) и временных горизонтов (2020Q1 и 2025Q2), причем это улучшение наблюдается как для опционов с ценой исполнения, равной текущей цене актива (K/F=1), так и для умеренно вне денег (K/F=1.03).

В новой работе представлен подход к автоматизированному хеджированию опционов с использованием обучения с подкреплением, ориентированный на минимизацию вероятности убытков.

Совместная оптимизация транзакций: новый подход к снижению издержек

Накопленные транзакционные издержки фирмы варьируются в зависимости от сценария бэктестирования, что указывает на чувствительность к выбранной стратегии и необходимость тщательного анализа различных рыночных условий.

В статье представлен распределенный метод, позволяющий скоординировать действия управляющих портфелями внутри организации и снизить транзакционные издержки без обмена конфиденциальной информацией.