Redes neuronales informadas por la física en la valoración de opciones financieras Autores: Tiberiu Socaciu - Stefan cel Mare University of Suceava (RO) Paul Pașcu - Stefan cel Mare University of Suceava (RO) Resumen Las PINN (Physics-Informed Neural Networks, redes neuronales informadas por la física) son redes neuronales diseñadas para resolver ecuaciones diferenciales parciales (PDE) mediante la integración del conocimiento físico en el marco de aprendizaje. La construcción de una PINN implica definir una red neuronal que aproxime la solución de la PDE, calculándose la pérdida total como una combinación de las pérdidas asociadas con la propia ecuación diferencial parcial, las condiciones de contorno, las condiciones iniciales y los datos medidos. Este concepto se utiliza en aplicaciones prácticas para resolver diversas PDE, como las ecuaciones de Black-Scholes y Heston, que son fundamentales para la valoración de opciones financieras. Este enfoque permite modelar y valorar opciones financieras, con la ventaja adicional de poder paralelizar el proceso de entrenamiento en múltiples escenarios económicos.