Mathematics of Differential Machine Learning in Derivative Pricing and Hedging
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摘要
本报告系统阐述了金融微分机器学习算法的数学原理，突破性地建立了基于风险中性定价理论和广义函数理论的统一框架，有效解决了衍生品定价与对冲中的微分标签偏差问题。通过对比最小二乘蒙特卡罗法与微分机器学习法，结合多层神经网络参数基底的理论优势与实证回测，展示了微分神经网络在欧式期权价格预测和delta对冲方面的优越性能，显著降低了对冲误差，体现了算法在实务中的应用潜力与前沿价值[page::1][page::3][page::8][page::18][page::19].
