The mission of this work is to build a dynamic multi-scale hedging strategy in which the weights are computed in real-time with partial information by a neural network.
That means hedging different fractions of the portfolio at different frequencies, each weighted by a neural-network's probability estimate of that frequency being optimal under a modelled reward function.
For all purposes, the considered portfolio will be that of Black and Scholes [1]}, shown in Eq. REF .

Целью этой работы является создание динамической многоуровневой стратегии хеджирования, в которой веса вычисляются в режиме реального времени с частичной информацией с помощью нейронной сети. Это означает, что хеджирование различных долей портфеля на разных частотах будет взвешиваться с помощью вероятностной оценки нейронной сети для оптимальности этой частоты в соответствии с моделированной функцией вознаграждения. Для всех целей рассматривается портфель Black and Scholes [1], показанный в уравнении REF.