ScholarGate
Ассистент
Machine learningComputational Methods

Греки через автоматическое дифференцирование

Автоматическое дифференцирование (АД) — это вычислительный метод для вычисления производных (греков) путем дифференцирования компьютерного кода, который вычисляет цену опциона. АД позволяет избежать ручного вывода формул и аппроксимаций конечными разностями, обеспечивая точные чувствительности с машинной точностью. Этот метод стал неотъемлемой частью управления рисками в реальном времени в современных торговых системах.

Применить в EconMindСкороApply, compare, get guidance
Tools & resources
Скачать слайды
Learn & explore
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Греки через автоматическое дифференцирование
Модель БейтсаЛокальная волатильность…Оценка в условиях нейтра…

Источники

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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateGreeks via Automatic Differentiation (Automatic Differentiation for Greeks Computation). Получено 2026-06-17 из https://scholargate.app/ru/quantitative-finance/greeks-via-automatic-differentiation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026