Podcast: Hans Buehler despre știința datelor din spatele deep hedging

Sistemele de învățare automată sunt la fel de inteligente ca și datele folosite pentru a le antrena. Antrenează o rețea neuronală pe datele pieței de acțiuni de la o piață bull, iar simulările sale vor afișa, fără îndoială, o deplasare ascendentă.

„Dacă cereți unei mașini să construiască o strategie de tranzacționare pentru un portofoliu gol. . . va începe să vândă puturi și să cumpere delta”, spune Hans Buehler, șeful global al analizei, automatizării și optimizarii acțiunilor la JP Morgan și risk.netCantitatea anului pentru 2022.

Desigur, o astfel de strategie ar fi produs pierderi semnificative în acest an, când indicii de acțiuni din SUA au suferit prima corecție de la începutul pandemiei de Covid-19. Eliminarea derivei în seriile de date financiare este, prin urmare, o condiție prealabilă pentru formarea strategiilor de tranzacționare, în special a algoritmilor de acoperire. Într-o lucrare recentă, Buehler și coautorii săi Phillip Murray, Mikko Pakkanen și Ben Wood descriu o tehnică pentru a face exact asta.

În acest episod din Quantcast, Buehler explică importanța eliminării derivei în datele financiare și discută despre caracteristicile generale și despre utilizările deep hedging, precum și despre viitoarele sale proiecte de cercetare. El dezvăluie, de asemenea, cum originile deep hedging pot fi urmărite încă din timpul său ca doctorand la Universitatea Tehnică din Berlin.

Cercetările lui Buehler au parcurs un drum lung de atunci. JP Morgan folosește deja o versiune de deep hedging pentru a stabili prețul unei mari părți din portofoliul său de opțiuni cu indicele Eurostoxx vanilla și al unei părți din ce în ce mai mari din tranzacțiile cu opțiuni S&P 500. Deep hedging este acum testată pentru opțiunile de clică, iar banca intenționează să-și extindă utilizarea la acțiuni individuale până la sfârșitul anului. Produsele care se pot apela automat, pentru care a fost concepută inițial acoperirea în profunzime, este probabil următorul produs care va avea un preț în acest fel, spune Buehler.

Spre sfârșitul podcastului, Buehler își împărtășește ambiția de a introduce învățare automată și metode moderne bazate pe inteligență artificială echipei de vânzări a JP Morgan și de a consolida și mai mult capacitățile de tranzacționare electronică ale băncii.

Pentru a asculta interviul complet, ascultați în playerul de mai sus sau descărcați. Podcasturile viitoare din seria noastră Quantcast vor fi încărcate în risk.net. De asemenea, puteți vizita pagina principală aici pentru a accesa toate melodiile sau puteți accesa magazinul iTunes sau Google Podcasturi pentru a asculta și a vă abona.

Acum disponibil și pe Spotify.

Index

00:00 Ce este acoperirea profundă și pentru ce este folosită?

06:30 Importanța eliminării derivei din seturile de date de antrenament

09:03 Aplicarea tehnicii de de-tendință

11:25 Originile acoperirii profunde

15:15 Proiecte de cercetare viitoare

.

Leave a Comment