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第卷第期统计与信息论坛年月
３３６２０１８６
,
Vol．３３No．６StatisticsInformationForumJun．２０１８
【统计应用研究】
基于深度学习算法的欧式股指期权定价研究
———来自５０ETF期权市场的证据
１２
,
谢合亮游涛
(,;,)
１．中央财经大学统计与数学学院北京１０００８１２．深圳证券交易所综合研究所深圳５１８０２８
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摘要深度学习DeeLearnin在人工智能领域取得了巨大的成就在学界和业界都激起了深度学习的
pg
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热潮根据金融数据的时序特征将深度学习中循环神经网络RNN引入期权定价模型构建了一种基于长
(),.
短记忆神经网络LSTM的新的期权定价模型并利用５０EFT看涨期权和看跌期权进行实证分析研究结
果表明:期权定价模型比经典的蒙特卡洛方法具有更高的定价精确性.
LSTMBlackＧScholes
:;;;
关键词深度学习循环神经网络期权定价蒙特卡罗方法
中图分类号:文献标志码:文章编号:()
F２２４．０A１００７－３１１６２０１８０６－００９９－０８
,,
模型比如核函数模型和神经网络这方面的研究文
、
一引言
.
献也不少如和提出了一
MalliarisSalchenberer
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期权定价模型一直是金融衍生品领域热门的研,
种利用神经网络进行期权定价的模型并与BＧS模
.
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