Sep, 2021
利用高阶核均值嵌入捕捉随机过程的过滤
Higher Order Kernel Mean Embeddings to Capture Filtrations of Stochastic Processes
Cristopher Salvi, Maud Lemercier, Chong Liu, Blanka Hovarth, Theodoros Damoulas...
TL;DR通过将随机过程保留其渗透而不仅仅是变量路径，我们引入了一系列高阶核均值嵌入 (KMEs)，这扩展了 KME 的概念并捕捉了与过滤器相关的附加信息。通过使用我们的高阶 MMD，我们构建了一族具有感知渗透的内核，这允许我们通过经典的基于内核的回归方法来解决量化金融中的实际问题，并设计了一个因果发现算法，可仅从其多维轨迹的观察中恢复相互作用实体之间结构依赖关系的因果图。