用于期权定价的 Black-Scholes 方程神经网络学习
机器学习
2024-05-12 v1 计算金融
证券定价
摘要
金融界讨论最多的问题之一是股票期权定价。Black-Scholes 方程是一个抛物型偏微分方程，它提供了一个期权定价模型。本文提出了一种基于神经网络的方法来求解 Black-Scholes 方程。来自股票期权市场的真实数据被用作求解 Black-Scholes 方程的初始边界。具体而言，采用了巴西公司 Petrobras 和 Vale 的看涨期权价格时间序列。结果表明，该网络能够学会针对特定的真实股票期权时间序列求解 Black-Scholes 方程。实验结果表明，基于 Black-Scholes 方程解的神经网络期权定价可以达到比传统 Black-Scholes 解析解更准确的期权定价预测。实验结果使得利用该方法在期权市场进行短期看涨期权价格预测成为可能。
引用
@article{arxiv.2405.05780,
title = {Neural Network Learning of Black-Scholes Equation for Option Pricing},
author = {Daniel de Souza Santos and Tiago Alessandro Espinola Ferreira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05780},
year = {2024}
}
备注
15 pages and 8 figures