神经网络可检测无模型静态套利策略
计算金融
2024-08-14 v2 机器学习
最优化与控制
数理金融
机器学习
摘要
本文从理论和数值两方面证明，只要市场存在无模型静态套利机会，神经网络就能检测出来。由于使用了神经网络，我们的方法可应用于交易证券数量众多的金融市场，并确保相应交易策略几乎即时执行。为证明其易处理性、有效性和稳健性，我们给出了使用真实金融数据的例子。从技术角度看，我们证明单个神经网络可近似求解一类凸半无限规划问题，这是推导“只要金融市场存在此类机会，神经网络就能检测无模型静态套利策略”这一理论结果的关键。
引用
@article{arxiv.2306.16422,
title = {Neural networks can detect model-free static arbitrage strategies},
author = {Ariel Neufeld and Julian Sester},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.16422},
year = {2024}
}