平均场博弈与平均场控制中的深度学习及其金融应用
最优化与控制
2021-07-12 v1 机器学习
计算金融
摘要
金融市场以及更广义的宏观经济模型涉及大量个体，这些个体通过由所有主体的聚合行为产生的价格等变量相互作用。平均场博弈已被引入以研究当参与者数量趋于无穷时此类问题的纳什均衡。该理论在过去十年中借助分析和概率工具得到了广泛发展，并发现了从经济学到人群运动等广泛应用。最近，与机器学习的相互作用引起了越来越多的兴趣。这方面对于求解具有高维或共同随机源、结构非常庞大的博弈尤为相关。在本章中，我们回顾了关于平均场博弈与深度学习之间相互作用的文献，重点关注三类方法。特别强调了金融应用。
引用
@article{arxiv.2107.04568,
title = {Deep Learning for Mean Field Games and Mean Field Control with Applications to Finance},
author = {René Carmona and Mathieu Laurière},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.04568},
year = {2021}
}