So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Tính toán Greeks bằng Vi phân Tự động× | Biến động cục bộ (Dupire)× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Tài chính định lượng | Tài chính định lượng |
| Họ≠ | Machine learning | Regression model |
| Năm ra đời≠ | 2008 | 1994 |
| Người khởi xướng≠ | Mike Giles, Iman Homescu | Bruno Dupire |
| Loại≠ | Sensitivity Analysis | Equity/FX Model |
| Công trình gốc≠ | Giles, M. B. (2008). Adjoint code by automatic differentiation. Journal of Computational Finance, 12(1), 1-18. link ↗ | Dupire, B. (1994). Pricing with a smile. Risk Magazine, 7(1), 18-20. link ↗ |
| Tên gọi khác≠ | AD Greeks, Algorithmic Differentiation, Autodiff | Deterministic Volatility Function, DVF |
| Liên quan≠ | 3 | 4 |
| Tóm tắt≠ | 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. | Dupire's local volatility model (1994) is a deterministic framework that extracts a term and strike-dependent volatility function from market option prices. Unlike constant volatility, local volatility perfectly fits the observed implied volatility smile and is implemented via finite difference methods for European and American option pricing. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|