EX-DRL: Hedging Against Heavy Losses with EXtreme Distributional Reinforcement Learning

要約

損失分布をモデル化するための分布強化学習 (DRL) の最近の進歩は、デリバティブ市場でのヘッジ戦略の開発に有望であることを示しています。
DRL の一般的なアプローチには、分位点回帰 (QR) を使用して、指定されたレベルでの損失分布の分位数を学習することが含まれます。
この方法は、バリュー・アット・リスク (VaR) や条件付きバリュー・アット・リスク (CVaR) などの直接分位ベースのリスク評価により、オプションのヘッジに特に効果的です。
ただし、これらのリスク尺度は、損失分布のテールの極端な分位数の正確な推定に依存しており、文献で強調されているように、QR ベースの DRL ではテール データの希少性と極端さのために不正確になる可能性があります。
この問題に対処するために、一般化パレート分布 (GPD) を使用して損失分布の裾をモデル化することにより、極端な分位数予測を強化する EXtreme DRL (EX-DRL) を提案します。
この方法では、極端な分位値の観測値の不足を軽減するために補足データが導入され、それによって QR による推定精度が向上します。
ガンマヘッジオプションに関する包括的な実験では、EX-DRL が極端な分位数のより正確な推定値を提供することで既存の QR ベースのモデルを改善し、それによって複雑な金融リスク管理のためのリスク指標の計算と信頼性が向上することが実証されました。

要約(オリジナル)

Recent advancements in Distributional Reinforcement Learning (DRL) for modeling loss distributions have shown promise in developing hedging strategies in derivatives markets. A common approach in DRL involves learning the quantiles of loss distributions at specified levels using Quantile Regression (QR). This method is particularly effective in option hedging due to its direct quantile-based risk assessment, such as Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR). However, these risk measures depend on the accurate estimation of extreme quantiles in the loss distribution’s tail, which can be imprecise in QR-based DRL due to the rarity and extremity of tail data, as highlighted in the literature. To address this issue, we propose EXtreme DRL (EX-DRL), which enhances extreme quantile prediction by modeling the tail of the loss distribution with a Generalized Pareto Distribution (GPD). This method introduces supplementary data to mitigate the scarcity of extreme quantile observations, thereby improving estimation accuracy through QR. Comprehensive experiments on gamma hedging options demonstrate that EX-DRL improves existing QR-based models by providing more precise estimates of extreme quantiles, thereby improving the computation and reliability of risk metrics for complex financial risk management.

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