পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| স্বয়ংক্রিয় অন্তরীকরণ (AD) দ্বারা গ্রিকস (Greeks)× | ঝুঁকি-নিরপেক্ষ মূল্যায়ন× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | পরিমাণগত অর্থায়ন | পরিমাণগত অর্থায়ন |
| পরিবার≠ | Machine learning | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2008 | 1979 |
| প্রবর্তক≠ | Mike Giles, Iman Homescu | John Harrison and David Kreps |
| ধরন≠ | Sensitivity Analysis | Fundamental Principle |
| মৌলিক উৎস≠ | Giles, M. B. (2008). Adjoint code by automatic differentiation. Journal of Computational Finance, 12(1), 1-18. link ↗ | Harrison, J. M., & Kreps, D. M. (1979). Martingales and arbitrage in multiperiod securities markets. Journal of Economic Theory, 20(3), 381-408. DOI ↗ |
| অপর নাম≠ | AD Greeks, Algorithmic Differentiation, Autodiff | Risk-Neutral Measure, Q-Measure |
| সম্পর্কিত≠ | 3 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Automatic differentiation (AD) is a computational technique for computing derivatives (Greeks) by differentiating the computer code that computes the option price. AD avoids manual derivation of formulas and finite-difference approximations, yielding exact sensitivities with machine precision. It has become essential for real-time risk management in modern trading systems. | Risk-neutral valuation (1979) is the fundamental principle that derivative prices equal the expected payoff discounted at the risk-free rate, computed under a risk-neutral probability measure (Q-measure). This principle, formalized by Harrison and Kreps, eliminates the need to estimate risk premia and is the foundation of modern derivatives pricing. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|