본 논문은 Feynman-Kac 공식을 따르는 확률적 법칙을 발견하기 위한 새로운 데이터 기반 프레임워크를 제안합니다. 특히, 주식 및 옵션 궤적 한 쌍으로부터 역확률미분방정식(BSDE)을 복구하기 위해 위험 중립 확률 측도 하에서 공식화된 최초의 확률적 SINDy 방법을 소개합니다. 기존의 확률미분방정식 식별 접근 방식과 달리, 본 프레임워크는 에르고딕성 가정을 제거하고 제한된 금융 시계열 데이터로부터 BSDE 복구를 가능하게 하는 위험 중립 측도를 활용합니다. 이 알고리즘을 사용하여 미래 예측을 수행할 뿐만 아니라 기본 확률적 법칙과 일치하는 새로운 합성 데이터 경로를 생성할 수 있습니다.
