オプションの価格設定とそのヘッジ問題は、金融の分野における実務的にも学術的にも重要な問題であり、深層学習技術の発展を活用したディープ・ヘッジングという不完備市場におけるオプションの最適ヘッジ戦略を計算する汎用的な枠組みが提案された。しかし、実務的なオプションヘッジの設定を考えると、複数のオプションからなるポートフォリオに対してヘッジを行う必要があり、その際には複数の異なるオプションを扱うスマイルカーブの情報を適切に考慮することが必要となる。そこで本研究では、ディープ・ヘッジングを複数のオプションからなるポートフォリオを対象に、ボラティリティの期間構造を織り込んだネットワークの構造を作成し、これらに対して最適なヘッジ戦略の構築することを目的とする。具体的には、同じ原資産、満期かつ行使価格の異なるヨーロピアンオプションを含むポートフォリオに対するヘッジ量の計算を行う枠組みを提案する。同時に、異なる行使価格を持つオプションを同時に扱うことから、スマイルカーブの情報を組み込んだネットワークの構造を考察する。具体的に数値実験によって、提案手法の有効性を確認する。
