★ 2
BeTINN：结构化条件神经求解器用于随机波动率定价
论文提出 BeTINN，一种结构化条件神经架构，通过多方向时间-参数条件化和联合残差路径扩展时间诱导调制，用于求解 Heston 随机波动率 PDE。相比基线，BeTINN 在期权价值与关键敏感性指标上提升了联合精度，并发现验证物理损失无法完全决定微分保真度。
arXiv cs.LG18 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文提出 BeTINN，一种结构化条件神经架构，通过多方向时间-参数条件化和联合残差路径扩展时间诱导调制，用于求解 Heston 随机波动率 PDE。相比基线，BeTINN 在期权价值与关键敏感性指标上提升了联合精度，并发现验证物理损失无法完全决定微分保真度。