Deep Hedging to Manage Tail Risk
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摘要
本文基于深度神经网络，提出一种模型无关的尾部风险对冲方法，以凸风险度量（CVaR/ES）为优化目标，结合危机时期的自助式市场模拟器进行数值实验。结果表明，该端到端框架显著降低投资组合1天99%CVaR，同时兼顾交易成本、流动性约束和市场冲击，具备良好的实用性和稳健性，为金融机构资本充足性和风险管理提供数据驱动的新路径 [page::0][page::2][page::4][page::19][page::55]。
