Enhancing Deep Hedging of Options with Implied Volatility Surface Feedback Information
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摘要
本报告提出一种结合隐含波动率曲面动态信息的深度强化学习动态对冲方案，通过引入前瞻性波动率曲面因素，利用混合LSTM与FFNN的神经网络结构优化对冲策略。该方法在模拟与历史回测中均优于传统Black-Scholes、Leland以及微笑隐含Delta等基准，对冲性能和风险控制显著提升，且在考虑交易成本时表现更稳健，同时通过Shapley值分析确认了隐含波动率关键因子对风险降低的重要贡献[page::0][page::1][page::2][page::4][page::13][page::16][page::25][page::27][page::28]
