過去五年中發布的哪些論文應該讓所有量化專家閱讀以跟上最新的發展？

請參閱此問題以獲取有史以來最好的必讀論文。包含這個問題的答案的門檻要低一些。我對開創新趨勢或對新子領域提供非常好的概述的論文更感興趣。

另一個有很好答案的老問題是這個。

粗略波動

Gatheral、Jaisson 和 Rosenbaum (2018, QF)進一步普及了一系列強調波動路徑不平滑的文獻。這些模型建立在分數布朗運動之上，Gatheral 等人。提出一個 Hurst 參數 $ H<\frac{1}{2} $ 並展示模型匹配波動率時間序列的能力。分數波動率模型至少可以追溯到Comte 和 Renault (1998, MF)。

此處提供了該領域的廣泛論文列表。最近的貢獻包括，例如，El Euch 和 Rosenbaum (2019, MF)推導了粗糙 Heston 模型的相應特徵函式（至少在數字上），以及Horvath、Jacquier 和 Tankov (2020, SIAM JFM)研究了粗糙波動率模型如何應用於波動率期權的定價。

恢復理論

在他最近發表的一篇論文中，Steve Ross 嘗試了不可能從觀察到的期權價格中恢復未來股票價格的實物分佈，請參閱他 2015 年的 JF 出版物。

Jackwerth 和 Menner (2020, JFE)質疑恢復定理是否與未來實現的回報和變異數兼容。Peter Carr 在 Quant.SE 上回答了這個問題，並在此處就該主題進行了線上講座。

因子模型

Fama 和 French (2015, JFE)在他們開創性的三因子模型中添加了兩個新因子（即 RMW 和 CMA，捕捉與盈利能力和投資相關的風險）。Hou, Xue and Zhang (2015, RFS)提供了一個基於 $ q $ -理論。

Barillas 和 Shanken (2018, JF)以及Stambaug 和 Yuan (2017, RFS)提出了替代因素。Hou, Mo, Xue, Zhang (2017, RF)表明他們的 $ q $ -theory 模型似乎使用跨越回歸來支配其他模型。

其他好讀物

• Guyon (2020, Risk)為 S&P 和 VIX 期權的聯合校準問題提出了解決方案。
• Grasselli (2017, MF)提出了他的 4/2 隨機波動率模型，該模型巧妙地統一了 Heston 模型和 3/2 模型。
• Zhang (2017, EFM)總結了基於投資的資產定價的大量研究，最終形成了投資 CAPM，它與標準（消費）CAPM 一樣簡單，但在解釋股票收益的橫截面方面更成功。
• Cochrane (2017, RF)最近對流行的資產定價模型進行了調查。
• RFS 編輯 Itay Goldstein 邀請主要研究人員就哪些問題將在未來幾年引發有趣的資產定價研究分享他們的意見，請參閱此處的 2021 年論文。
• Harvey, Liu 和 Zhu (2016, RFS)以及Hou, Xue and Zhang (2020, RFS)通過質疑有多少“異常”可以穩健地複制，對金融領域不斷增長的“因素動物園”表示懷疑。
• JP Morgan (2019, SFI)展示了他們使用強化學習對深度對沖的擴展，具有最佳執行，挑戰完整市場和完美對沖。RL 是金融業（交易、執行和投資組合優化）的新浪潮，必讀

費率選項

Lognormal vs Normal Volatilities and Sensitivities in Practice：這是我最近讀過的關於在負利率環境下定價利率期權的最佳論文（免責聲明：我沒有讀過很多論文，所以當我說“我最近讀過的最好的”時不一定將標準提高得很高:)。

它於 2016 年 3 月發布，因此剛好符合“過去 5 年”的標準。

如果有人最近有任何關於定價率可選產品的好論文，特別是在 IBOR 停止/SOFR 折扣方面，我會非常感興趣：如果你知道的話，請發布這些。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/61153