딥 강화 학습 기반 옵션 헤징 알고리즘 비교 분석: MCPG 알고리즘의 압도적 성능

Andrei Neagu, Frédéric Godin, Leila Kosseim 연구팀은 8가지 딥 강화 학습 알고리즘을 비교 분석하여 옵션 헤징 전략에 대한 최적 알고리즘을 찾는 연구를 진행했습니다. 그 결과, Monte Carlo Policy Gradient (MCPG) 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였으며, Black-Scholes 델타 헤지 기준 모델을 능가하는 성과를 달성했습니다. 이는 희소 보상 환경에서 MCPG 알고리즘의 강점을 보여주는 중요한 결과입니다.

금융 시장의 불확실성 속에서 옵션 헤징 전략은 투자 위험 관리에 필수적입니다. 최근 딥 강화 학습(DRL)이 이러한 동적 헤징 문제에 대한 최적 해결책을 제시하며 주목받고 있습니다. 하지만 기존 연구들은 제한된 알고리즘 비교로 객관성이 부족했습니다.

Andrei Neagu, Frédéric Godin, Leila Kosseim 연구팀은 이러한 한계를 극복하고자 8가지 DRL 알고리즘(Monte Carlo Policy Gradient (MCPG), Proximal Policy Optimization (PPO), Deep Q-Learning(DQL) 4가지 변형, Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 2가지 변형)을 비교 분석하는 획기적인 연구를 진행했습니다. 특히, DQL과 DDPG의 두 가지 변형은 동적 헤징에 대한 새로운 적용 사례를 제시합니다.

연구팀은 Black-Scholes 델타 헤지를 기준 모델로 설정하고, GJR-GARCH(1,1) 모델을 사용하여 시뮬레이션된 데이터셋으로 실험을 진행했습니다. 성능 평가 지표로는 root semi-quadratic penalty를 사용했습니다.

결과는 놀라웠습니다. MCPG 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였고, 그 뒤를 PPO가 따랐습니다. 더욱 중요한 것은, MCPG가 할당된 계산 자원 내에서 Black-Scholes 델타 헤지 기준 모델을 능가하는 유일한 알고리즘이었다는 점입니다. 연구팀은 이러한 결과를 환경의 희소 보상(sparse rewards)으로 설명합니다. 즉, MCPG 알고리즘은 불확실하고 정보가 부족한 상황에서도 효율적으로 학습하고 최적의 솔루션을 찾아낸 것입니다.

이 연구는 단순한 알고리즘 비교를 넘어, 딥 강화 학습 기반 옵션 헤징 전략의 실제적인 적용 가능성을 보여주는 중요한 결과를 제시합니다. 특히 MCPG 알고리즘의 우수한 성능은 금융 분야에서 딥 강화 학습의 활용 가능성을 더욱 확대할 것으로 기대됩니다. 하지만, 실제 금융 시장 적용 전 추가적인 연구와 검증이 필요할 것입니다. 시장의 복잡성과 예측 불가능성을 고려할 때, 알고리즘의 안정성과 로버스트니스에 대한 심도있는 연구가 지속되어야 할 것입니다.