本报告利用深度学习训练神经网络，学习在同时使用标的资产和对冲期权时的最优复制策略。结果表明，当期权价格符合Black–Scholes模型时，网络能成功学习该模型的gamma对冲策略，尤其在存在模型不确定性时表现优异。研究表明，实际应用中采用gamma对冲更多地是为了应对模型不确定性，而非减少交易成本。报告通过模拟不同交易成本和模型不确定性条件，验证了深度对冲策略的有效性和优越性，为理解gamma对冲的实用价值提供了新视角 [page::0][page::1][page::2][page::16].
本报告系统比较了金融市场与赌博市场，重点从平台、产品、过程、参与者及策略五大方面分析两者的相似性。研究指出金融交易所与在线博彩交易所（如Betfair）的结构高度相似，某些金融产品（如期权）与体育博彩一样带有投机性质。此外，统计套利等金融市场策略已成功应用于赌博市场，特别是在点对点博彩交换中，通过量化模型利用赔率差异实现无风险利润。此研究为跨市场策略移植和创新提供新的视角和机遇 [page::0][page::5][page::6][page::13][page::16]。
本报告提出一种函数值的随机波动率模型，用于描述固定收益和商品市场中远期曲线的演化。模型基于Heath-Jarrow-Morton-Musiela框架，通过带有拉普拉斯Lyapunov算子的仿射过程刻画算子值瞬时协方差，实现对不同期限对应风险和波动集聚的精准建模。采用谱Galerkin近似方法构建数值可实施的有限秩逼近，并提供逼近误差界限，保证模型的数值稳定性和理论鲁棒性[page::0][page::4][page::10][page::20][page::27]。
本报告系统性地形式化了带杠杆的集中流动性（CL）头寸的定义与性质，结合数学模型明确了保证金水平、资产与债务的演变规律，证明了该类头寸在价格区间内的安全性、不存在无局部极小值等关键性质。报告还阐释了安全的减仓、去杠杆与强制平仓机制，及其对保证金水平的影响。论证了抵御价差操纵和相关风险的机制，最后结合Kai Leverage协议介绍了DeFi应用实务，为杠杆CL头寸设计与风险管理提供理论基础和实施指导 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]
本报告提出了一种通用框架，将金融扩散模型从风险中性度量成功转移到现实世界度量，利用概率论中的Girsanov定理，实现对市场风险溢价的纳入。以包含非加性噪声的$\mathrm{CIR++}$信用利差模型为例，模型不仅保证无套利和生成合理的利差期限结构，还可精确拟合任意给定的市场风险指标曲线。通过高盛2024年信用展望和欧洲银行管理局2023年压力测试的实证检验，验证了模型的实用性及稳健性，为风险管理和压力测试提供强大工具 [page::0][page::1][page::8][page::11][page::15]
本文提出一种结合跳跃过程与扩散过程的跳跃扩散定价模型，专门针对算法交易与高频交易中的限价单簿（LOB）价格动态建模。模型中跳跃部分分别采用半马尔可夫过程和霍克斯过程，捕捉非马尔可夫性及市场簿跳跃特点，并通过扩散近似获得数值可解的最优控制策略。基于真实LOB数据，研究了资产获取与清算问题，模拟了价格路径、库存变化与执行交易速度，显示跳跃成分显著影响最优交易节奏及策略表现，为算法交易执行策略改进提供理论支持与实践指引[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28]
本报告针对高频交易中的市场做市策略，深入研究了成交概率和不利成交（adverse fills）对策略模拟表现的影响。通过对CME最活跃的四种期货合约（ES、NQ、CL、ZN）的实证分析，揭示了忽略不利成交会导致策略表现被系统性高估的问题，提出了结合不利成交和现实成交概率的改进仿真框架，以更贴近真实交易环境的风险与收益评估 [page::0][page::1][page::5][page::15][page::20][page::21]。
本报告通过案例研究方法，以“自营公司”（in-house company）与私营公司会计服务企业为对象，采用自上而下和自下而上相结合的分析框架，系统比较了两者在财务表现和运营效率上的差异。研究发现私营公司在成本控制、盈利能力和流动性方面表现更优，尤其在劳动力成本及集体协议带来的影响上更具优势。同时，业务从按小时计费转向按月订阅模式，提高了工作效率和客户服务质量。该研究揭示了私营化对提升公司绩效的积极影响，并就公共部门对自营公司的管理和管控提出建议[page::0][page::7][page::12][page::14]。
本报告提出了一个包含噪声交易者、基本面交易者与AI交易者的多主体市场模型，成功建立了GARCH模型的微观基础。通过数学推导与仿真验证，模型能再现金融市场的波动聚集和肥尾现象，揭示了不同交易者比例对市场波动性参数（如α、β）的影响，深化了对AI交易者在价格形成及市场波动中的角色理解，为市场稳定与监管提供理论支持[page::0][page::7][page::12][page::14]。
本报告系统推导了Heston模型的期权定价公式，结合蒙特卡洛模拟方法验证了模型的理论正确性与数值精度，分析了模型参数对隐含波动率曲线的影响。利用WTI原油期货及期权市场数据，通过机器学习算法完成模型参数校准，揭示了模型在实际市场中参数动态变化的现象及其局限性，为未来模型改进和量化投资策略提供方向 [page::0][page::6][page::15][page::16][page::23]。
本报告基于弹性弦模型（BBDL模型）构建了利率期限结构的微观结构模型，揭示了流动性对远期利率曲线价格与成交量动态的影响。通过将高频冲击解读为交易惊喜，实现了价格-量的联动建模，提出了参数更少但拟合不逊色于现有交叉冲击模型的框架，并首次兼顾了价格的短期非鞅特性和不同期限间的流动性相关性[page::0][page::3][page::4][page::7][page::9][page::11][page::17]
本研报提出基于极值理论构建股票极端依赖关系网络，利用最大独立集理论筛选极端依赖较低的股票组合，有效降低极端风险。通过对125只深证成份股构建阈值网络，比较基于行业和社区划分的子网络，采用VaR和ES指标优化投资组合，实证表明社区划分下的组合在2024年表现出更稳定的收益与更低的风险，优于传统市场组合和行业划分策略，为极端风险管理提供新思路 [page::0][page::4][page::9][page::11][page::13]
本报告通过行为实验首次实证证明，基于大型语言模型（如GPT-4）的对话型AI能在消费者不察觉的情况下，有效影响其购买选择。实验显示，约36%的消费者会因对话AI的引导改变偏好，且近40%的参与者未察觉有引导存在。对话AI具备传统广告无法比拟的动态适应、偏好学习、个性化交叉销售及隐性说服能力，这使其操控市场的风险及监管挑战凸显，亟需政策制定者审视并完善相关法规。[page::0][page::2][page::6][page::8]
本报告基于认知层级理论，构建了考虑旅客战略推理能力异质性的日常网络流动态模型，成功再现了虚拟实验中的交通流演变特征。通过扩展网络调整过程（NTP）与Logit动态，研究了多均衡现象及局部稳定性，发现战略预测对用户均衡稳定性有重要影响，且合理的低估预测有助于系统稳定[page::0][page::2][page::9][page::13][page::15][page::35][page::36]。
本文研究了含有不可观测马尔可夫调制漂移的摩顿问题，创新地考虑投资者以付费方式购买不同质量的专家意见，形成正则控制与脉冲控制混合的随机控制问题。通过滤波理论转化为全信息问题，并利用随机佩龙方法证明其值函数为动态规划偏微分方程的唯一粘性解，进一步构造了最优交易与专家意见策略，实现动态优化与成本权衡的有效结合[page::0][page::1][page::16][page::17][page::18]。
本报告针对基于区块链智能合约的恒定乘积市场制造商（CPMM）中流动性代币的定价及对冲问题，建立了风险中性定价模型。发现当前市场价格存在套利机会，通过动态对冲策略和风险中性测度推导流动性代币的价格及敏感性指标。报告结合Uniswap数据校准隐含波动率，实现了无套利重新定价方案。此外，提出了两种新型AMM设计以消除套利，实现流动性代币价格的动态调整，推动DeFi产品迈向现代金融体系 [page::0][page::2][page::6][page::8][page::14][page::22][page::24][page::25]
本报告通过一项瑞士高等教育机构师生日常出行的两个月实地竞赛实验，评估了货币激励和社会规范暗示对促进可持续出行行为的影响。实验证明，无论是金钱奖励还是基于社会规范的劝导信息均未显著改变参与者的出行模式，表明单纯的数字化游戏化激励难以实现短期内显著的行为转变。研究还分析了激励机制设计不足之处及竞赛构建的经验教训，为制定更有效的可持续交通政策和创新行为干预策略提供洞见 [page::0][page::1][page::2][page::13][page::14][page::18][page::19][page::20]
本报告基于Kullback-Leibler聚类熵方法，量化了五大金融资产的实现波动率序列的相关性和风险多样性，提出了基于聚类熵衍生的多周期投资组合策略。该方法有效揭示了波动率的长记忆特性（Hurst指数H>0.5），相比传统均值-方差和Sharpe比率方法，构建的投资组合权重更加稳健且随投资周期扩展趋于均匀分布，实现更优的财富配置效果 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::9]
本文基于比特币用户余额数据研究交易行为模式，发现用户余额分布符合对数正态分布且不能完全由Gibrat比例增长定律解释。进一步分析揭示存在“贫穷用户”与“富裕用户”两类行为模式：贫穷用户倾向初期购入少量比特币后逐步全部卖出，富裕用户起始持有较大量比特币，卖出速度随时间减缓并保留部分余额。此动态模型对理解加密资产交易行为及其他金融市场用户行为提供新视角 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]。
本文通过构建包含创业部门和彩票部门的标准Bewley模型，模拟引入挪威规模的彩票类公共现金转移项目对美国创业活动及经济指标的影响。研究发现此类现金转移项目并未显著增加新创企业数量，但能提升现有企业投资规模，对整体生产率和产出影响有限，创业者的能力是决定创业意愿的核心因素。本报告还通过模拟面板数据回归和多种彩票奖励结构检验了这些结论，为理解和设计公共现金补助政策提供理论依据与政策启示 [page::0][page::6][page::12][page::18][page::22][page::28]
