Head of Algonaft'$, а чего там сложного в алгоритме дельта хеджа опционов. Кода на 3-5 строк. Там проблема данные иметь связки опциона и underlying.

AlexDev, так этож юмор :-)
Мне показалось это будет очевидным из заголовка и трейдерским «расшифровкам»
Точки на графиках одни и те же. А разные мат.модели показывают разное, аналогично и тех.анализу.

Это уже достаточно давняя модель. Вот статья от 2019 года — они индикаторы использовали на входе ieeexplore.ieee.org/document/8786132 там есть сравнение разных моделей, в т.ч. A2C/A3C — дала лучший результат. Я ее пробовал github.com/akumidv/startup-khv-ai-study/blob/main/07_A2C/07_A2C_50.ipynb

Но если посмотреть на чем они учили — то у них модель проигрывает «купи и держи». Сама суть этой модели — случайно тыкать и смотреть на результат. Примерно как подобрать параметры средних… Вероятность, что она найдет что-то — думаю небольшая.
Из новых — это трансформеры для тайм серий на основе модели GPT arxiv.org/pdf/2310.03589.pdf

Но схемы выглядят пока сложными — в тех примерах которые в описаниях смотрел — брали те таймсерии, которые вроде как могут коррелировать с данными, на которых потенциально модель обучалась (например погода). Но так ли она работает — сложно сказать. И насколько это ложится на акции?