WRAP 框架用 Wasserstein 对抗训练解决非平稳市场深度对冲
chaumian · x · 2026-10-07
一篇 arXiv 论文提出 WRAP（Wasserstein-Reweighting Adversarial Perturbation），面向非平稳市场中的深度对冲（deep hedging）问题。
- 核心问题：深度对冲从历史或模拟市场轨迹中学习交易策略，但市场非平稳时训练轨迹无法代表未来市场状况。
- 方法：基于双预算分布鲁棒优化（DRO）构建漂移感知的对抗训练框架，以加权经验参考分布为锚点，允许对手在 φ-散度约束下重加权轨迹、在最优传输（OT）约束下扰动路径。
- 理论结果：推导出联合一阶展开，名义期望损失的领先阶增量可分解为重加权贡献（对冲损失离散度）与传输贡献（损失对路径扰动的敏感度），将分布内层上确界替换为可计算的一阶近似。
- 实验：在平稳与非平稳 Heston 动态及广义仿射扩散（GAD）场景中验证了方法的互补效果。
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