應用於美式選擇權定價的Regret-Optimal核心迴歸聯合遷移學習

本研究提出一個後悔最佳化演算法，用於在美式選擇權定價問題中，將多個預先訓練好的核心迴歸模型進行聯合遷移學習，並證明其在統計和計算上的有效性。