Functional quantization of rough volatility and applications to volatility derivatives
Functional quantization of rough volatility and applications to volatility derivatives
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粗波动率的函数量化及其在波动率衍生品中的应用
DOI：
10.1080/14697688.2023.2273414
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发表时间：
2023
影响因子：
1.3
通讯作者：
Bonesini O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bonesini O
提出了粗糙挥发性的产品函数量化方法。由于最优量化器可以离线计算，这种新技术建立在Luschgy， H.和pag<e:1>， G.的有见地的工作基础上，高斯过程的泛函数量化。功能。分析的。植物学报，2002,196(2),486-531；Luschgy， H.和pag<e:1>， G.，超范数失真下高斯过程的高分辨率产品量化。伯努利学报，2007,13(3),653-671；杨建平，随机过程的二次最优泛函量化及其数值应用。在蒙特卡罗和拟蒙特卡罗方法2006，pp. 101-142, 2007（施普林格：柏林海德堡）]，成为粗糙波动数值工具的新领域的强大竞争者。我们集中对波动率指数下的期权定价进行了数值分析，并在粗糙的Bergomi模型中实现了方差[Bayer， C., Friz， P.K.和Gatheral， J.，粗糙波动率下的定价。金融，2016,16(6),887-904]，并将我们的结果与最近建议的其他基准进行比较。
We develop a product functional quantization of rough volatility. Since the optimal quantizers can be computed offline, this new technique, built on the insightful works by [Luschgy, H. and Pagès, G., Functional quantization of Gaussian processes.J. Funct. Anal., 2002,196(2), 486–531; Luschgy, H. and Pagès, G., High-resolution product quantization for Gaussian processes under sup-norm distortion.Bernoulli, 2007,13(3), 653–671; Pagès, G., Quadratic optimal functional quantization of stochastic processes and numerical applications. InMonte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods 2006, pp. 101–142, 2007 (Springer: Berlin Heidelberg)], becomes a strong competitor in the new arena of numerical tools for rough volatility. We concentrate our numerical analysis on the pricing of options on the VIX and realized variance in the rough Bergomi model [Bayer, C., Friz, P.K. and Gatheral, J., Pricing under rough volatility.Quant. Finance, 2016,16(6), 887–904] and compare our results to other benchmarks recently suggested.
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DOI：
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通讯作者：
R. Tempone
DOI：
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发表时间：
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期刊：
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M. Fukasawa;Tetsuya Takabatake;Rebecca Westphal
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Fukasawa, Masaaki
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