Machine learningComputational Methods

Kreeklased automaatse diferentseerimise abil

Automaatne diferentseerimine (AD) on arvutuslik tehnika tuletiste (kreeklaste) arvutamiseks, diferentseerides arvutikoodi, mis arvutab optsiooni hinna. AD väldib valemite käsitsi tuletamist ja lõplike vahede lähendusi, andes täpsed tundlikkused masina täpsusega. See on muutunud oluliseks reaalajas riskijuhtimisel kaasaegsetes kauplemissüsteemides.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiApply, compare, get guidance

Tools & resources

Laadi slaidid alla

Learn & explore

VideoPeagi

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Kreeklased automaatse diferentseerimise abil

Batesi mudel Local Volatility (Dupire)Riski-neutraalne hindami…

Allikad

Giles, M. B. (2008). Adjoint code by automatic differentiation. Journal of Computational Finance, 12(1), 1-18. link ↗
Homescu, C. (2011). Adjoints and automatic differentiation in computational finance. arXiv:1107.1188. link ↗

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Automatic Differentiation for Greeks Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/et/quantitative-finance/greeks-via-automatic-differentiation