Machine learningComputational Methods

Yunani melalui Diferensiasi Otomatis

Diferensiasi otomatis (AD) adalah teknik komputasi untuk menghitung turunan (Yunani) dengan mendiferensialkan kode komputer yang menghitung harga opsi. AD menghindari penurunan manual rumus dan aproksimasi beda hingga, menghasilkan sensitivitas yang tepat dengan presisi mesin. AD telah menjadi penting untuk manajemen risiko waktu nyata dalam sistem perdagangan modern.

Terapkan dengan EconMindSegeraApply, compare, get guidance

Tools & resources

Unduh salindia

Learn & explore

VideoSegera

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Yunani melalui Diferensiasi Otomatis

Model Bates Volatilitas Lokal (Dupir…Valuasi Netral Risiko

Sumber

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 ↗

Cara menyitasi halaman ini

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

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.