Redes neuronales y finanzas: valoración de derivados y gestión de riesgos

De qué trata

Casos de uso de las redes neuronales en finanzas: redes generativas adversarias (GAN) para crear datos sintéticos aplicables a la gestión del riesgo de mercado y al stress testing; autoencoders variacionales (VAE) para analizar la dinámica de las curvas de rendimiento y sus aplicaciones en stress testing; redes neuronales para valorar opciones financieras; y nuevos algoritmos de optimización para redes neuronales, como el descenso de gradiente con derivadas fraccionarias.