基于神经网络对上证50ETF期权定价研究.pdf

基于神经网络对上证50ETF期权定价研究 本文旨在研究基于神经网络对上证50ETF期权定价问题，通过对比LSTM神经网络、BP神经网络和Black-Scholes模型的预测结果，证明LSTM神经网络在期权定价预测方面的优越性。 神经网络在金融领域的应用日益广泛，期权定价问题也成为研究的热点。基于LSTM神经网络对上证50ETF期权进行期权定价预测，并与B-S期权定价模型和BP神经网络比较，LSTM神经网络的预测误差更小。 本文首先引入了Black-Scholes期权定价模型，该模型是现代期权定价理论的基础，后续引入了BP神经网络模型和LSTM神经网络模型，比较了三种模型的预测结果。 Black-Scholes期权定价模型是由Fischer Black和Myron Scholes在1973年提出的现代期权定价理论，该模型假设标的资产价格是随机波动的，遵循几何布朗运动，根据伊藤公式可以得到著名的Black-Scholes欧式期权定价方程。 BP神经网络模型是基于误差反向传播算法的基础上建立多层前馈网络，可以实现任意非线性函数关系的映射，并从这些映射关系中揭示其内在规律特征。 LSTM神经网络模型是由循环神经网络变形的来的一种神经网络模型，该模型可以解决时间序列分析的分类和回归问题，因此LSTM 模型被广泛应用在图像处理、语音识别和时间序列预测等方面。 实验结果表明，LSTM神经网络模型的预测误差最小， BP神经网络模型次之，Black-Scholes期权定价模型的预测误差最大。因此，LSTM神经网络模型在期权定价预测方面具有优越性。 本文证明了LSTM神经网络模型在期权定价预测方面的优越性，为期权定价预测提供了一种新的方法。 关键词：期权定价；蒙特卡罗法；BP神经网络；LSTM神经网络 在本文中，我们讨论了基于神经网络对上证50ETF期权定价问题的研究，该研究可以为期权定价提供一种新的方法。同时，本文也证明了LSTM神经网络模型在期权定价预测方面的优越性，为期权定价预测提供了一种更准确的方法。 本文的贡献在于证明了LSTM神经网络模型在期权定价预测方面的优越性，并为期权定价预测提供了一种新的方法。 在未来的研究中，我们可以继续探索基于神经网络对期权定价问题的研究，例如：使用深度学习方法对期权定价问题进行研究，使用更加复杂的神经网络模型来预测期权价格等。 本文证明了LSTM神经网络模型在期权定价预测方面的优越性，为期权定价预测提供了一种新的方法，并为未来的研究提供了一种新思路。