Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
Presentamos un esquema de cobertura dinámica para opciones del S&P 500, donde las decisiones de reequilibrio se mejoran integrando información sobre la dinámica de la superficie de volatilidad implicada. La estrategia óptima de cobertura se obtiene a través de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo tipo gradiente de política profunda, con una nueva arquitectura de red neuronal híbrida que mejora el rendimiento del entrenamiento. La inclusión favorable de información prospectiva integrada en la superficie de volatilidad permite que nuestro procedimiento supere varios puntos de referencia convencionales, como los procedimientos de cobertura delta implicada por practicantes y con sonrisa, tanto en simulaciones como en experimentos de retroceso.
François et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.