Whack-a-mole Online Learning: Physics-Informed Neural Network for Intraday Implied Volatility Surface
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摘要
本报告提出了一种基于物理约束神经网络的新型算法WamOL，用于实时校准高频交易中稀疏且不均匀的隐含波动率曲面。该算法结合自适应权重和多目标损失平衡策略，有效保证了拟合精度、满足偏微分方程以及无套利约束。实证表明，WamOL在动态演化的期权市场中优于传统模型，在准确性、泛化能力和风险敏感度估计方面表现卓越，为期权定价和风险管理提供了高效的实时解决方案[page::0][page::5][page::6][page::7]。
