【摘 要】
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期权作为金融衍生品的基石之一,在金融领域的风险管理领域具有重要意义,在套利及对冲等方面都有着优异的表现。传统无套利定价方法包含Black-Scholes模型、Merton模型及Heston模型等均采用在严格假设条件下通过随机过程拟合期权定价过程。但由于其假设与真实市场环境的差异,无法准确地匹配现实市场中的期权价格。因此,本文从数据驱动模型出发,尝试采用深度学习算法来解决期权定价问题。基于中国上证5
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期权作为金融衍生品的基石之一,在金融领域的风险管理领域具有重要意义,在套利及对冲等方面都有着优异的表现。传统无套利定价方法包含Black-Scholes模型、Merton模型及Heston模型等均采用在严格假设条件下通过随机过程拟合期权定价过程。但由于其假设与真实市场环境的差异,无法准确地匹配现实市场中的期权价格。因此,本文从数据驱动模型出发,尝试采用深度学习算法来解决期权定价问题。基于中国上证50ETF期权和美国S＆P 500期权数据,本文研究了时序化数据处理方法和深度学习模型用于欧式期权定价的可行性。通过建立四个竞争模型验证了1D-CNN和LSTM模型在期权定价任务上的改进,并采取交叉验证和统计检验等方法使实证分析更加稳健。此外,为了提高定价模型的稳定性和可解释性,本文选择了ALE方法来解释和分析深度学习模型的行为。实证结果表明,在上证50ETF期权和S＆P500期权定价任务中,1D-CNN和LSTM模型在货币性、交易日期和到期时间三个维度下的预测准确性和鲁棒性均具有显著优势。通过可解释性分析,本文证明了1D-CNN和LSTM模型所带来的性能改进是由它们对时序信息的学习以及对不同时滞输入特征的重视程度有差异所导致的。
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