Deep Learning for Option Pricing and Implied Volatility Surfaces: A No-Arbitrage Neural Network Approach with a Frontier-Market Transferability Test
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि आर्बिट्राज-सचेत (arbitrage-aware) न्यूरल नेटवर्क इन-सैंपल विकल्प मूल्य निर्धारण सटीकता में सुधार करते हैं, वे बिना फाइन-ट्यूनिंग के डेटा-दुर्लभ फ्रंटियर बाजारों में सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं, जहाँ हेस्टन (Heston) जैसे पुन: कैलिब्रेट किए गए पैरामीट्रिक मॉडल अधिक सुदृढ़ और कुशल बने रहते हैं।