因此在期权定价公式里的波动率只是对期货波动率的估量。 预期价格波动率,是期权交易者根据市场情况与历史数据对未来的价格波动率做出的一种预测。是对未来波动率的一种估量,交易者将它用在期权定价公式里,对一个期权的理论价格做评估。
预测波动率是基于历史数据,通过统计和计量经济学方法对期权未来波动性的预估。 应用. 期权定价:将预测波动率代入期权定价模型,计算期权的理论价值。 做市商策略:场内期权的做市商通常利用波动率模型和高频数据来实时预测期权的波动率。 注意事项
交易者经常使用 隐含波动率 ... 投资者心理在期权市场中起着关键作用。观察市场情绪的趋势可以帮助预测基于投资者态度变化的价格变动。 ... 未能理解波动性:许多交易者低估了隐含和历史波动性对期权定价的影响。全面了解这些因素对于准确预测至关重要
要想充分发挥期权在风险管理、资产配置及价格发现等 方面的作用,高效合理的期权定价是基础。 本文以 2019 年上证 50ETF 看涨期权作为实证研究对象,在 Heston 模型下, 基于维纳-伊藤混沌展开(WIC)及生成对抗网络(GANs)建立期权价格预测模 型。
我们采用生成式人工智能(GAI)的技术,对传统的MC进行改进,初步搭建了场外期权定价和对冲的计算框架。. 在新的框架中,GAI提升了生成路径的质量,进而优化定价和对冲的精度。. 相比与传统的MC,GAI有如下方面的优势:. GAI基于数据驱动训练标的价格生成的 ...
本文提出了一种基于生成对抗网络 (GAN)的股票预测模型,其中门控循环单元 (GRU)作为生成器输入历史股价并生成未来股价,卷积神经网络 (CNN)作为判别器区分真实股价和生成股价。. 与传统的预测方法仅局限于提前一步不同,深度学习算法可以更准确地进行多步 ...
利用生成对抗网络(GAN)来提高期权定价中的波动率预测精度,可以通过以下步骤实现:
此外,研究显示,结合维纳-伊藤混沌展开和GAN可以提高期权定价的准确性。生成式人工智能(GAI)技术也被用于改进蒙特卡洛模拟,优化定价和对冲精度。这些方法都表明,GAN在期权定价和波动率预测方面具有潜力。
通过引用的资源,我们可以看到,GAN在金融领域的应用正逐渐增多,特别是在期权定价和波动率预测方面。通过不断优化和调整模型,可以进一步提高预测精度,为期权交易提供更准确的价格评估。
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