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定量金融 > 数学金融

arXiv:2511.00781v1 (q-fin)
[提交于 2025年11月2日 ]

标题: 基于最小最大算法的路径依赖期权的稳健对冲

标题: Robust Hedging of path-dependent options using a min-max algorithm

Authors:Purba Banerjee, Srikanth Iyer, Shashi Jain
摘要: 我们考虑一个投资者,他想使用现金、标的资产以及相同标的的到期日为$ t_1$的欧式看跌/看涨期权来构建一个静态对冲组合,以对冲一个到期日为$T$的路径依赖型期权,其中$0 < t_1 < T$。 我们提出了一种无模型的方法来构建这样的组合。 该框架受到\textit{对偶}鞅最优运输(MOT)问题的启发,该问题由\cite{beiglbock2013model}首创。 优化问题是确定一种组合构成,使得在$t_1$时预期最坏情况对冲误差最小(这与用于对冲组合的期权的到期日一致)。 最坏情况对应于导致最差对冲表现的分布。 这种表述导致了一个\textit{极小极大}问题。 当有有限数量的欧式期权价格可用时,我们提供了一个求解该问题的数值方案。 该模型无关方法在期权价格使用\textit{布莱克-舒尔斯}和\textit{默顿跳扩散}模型生成时的对冲性能的数值结果如上所示。 我们还提供了在$T$,即目标期权到期日的对冲误差理论边界。
摘要: We consider an investor who wants to hedge a path-dependent option with maturity $T$ using a static hedging portfolio using cash, the underlying, and vanilla put/call options on the same underlying with maturity $ t_1$, where $0 < t_1 < T$. We propose a model-free approach to construct such a portfolio. The framework is inspired by the \textit{primal-dual} Martingale Optimal Transport (MOT) problem, which was pioneered by \cite{beiglbock2013model}. The optimization problem is to determine the portfolio composition that minimizes the expected worst-case hedging error at $t_1$ (that coincides with the maturity of the options that are used in the hedging portfolio). The worst-case scenario corresponds to the distribution that yields the worst possible hedging performance. This formulation leads to a \textit{min-max} problem. We provide a numerical scheme for solving this problem when a finite number of vanilla option prices are available. Numerical results on the hedging performance of this model-free approach when the option prices are generated using a \textit{Black-Scholes} and a \textit{Merton Jump diffusion} model are presented. We also provide theoretical bounds on the hedging error at $T$, the maturity of the target option.
主题: 数学金融 (q-fin.MF) ; 优化与控制 (math.OC); 概率 (math.PR); 风险管理 (q-fin.RM)
引用方式: arXiv:2511.00781 [q-fin.MF]
  (或者 arXiv:2511.00781v1 [q-fin.MF] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.00781
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Purba Banerjee [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 11 月 2 日 03:26:27 UTC (1,521 KB)
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