Salut les kheys, je cherche à calibrer un modèle de vol sto en utilisant un réseau de neurones entraîné grâce à des données générées par simulations de Monte Carlo, en gros utiliser la fonction du réseau et ses dérivées partielles pour trouver les paramètres qui me permettraient de retrouver le prix des options vanilles sur le marché.
Le problème c'est que j'aimerais bien un critère qui impose une approximation "lisse" de ma fonction, car il me faut des dérivées partielles précises, j'ai pensé à utiliser une fonction coût avec une contrainte sur les dérivées à la Sobolev ou à lisser ma fonction avec un processus Gaussien mais ça prend du temps et pas sûr que ça marche :/
Des idées ?
