使用 Google AutoML、TensorFlow 与 XGBoost 为欧式期权定价
证券定价
2023-07-04 v1 机器学习
摘要
自 1990 年代初以来，研究者一直使用神经网络及其他相关机器学习技术为期权定价。经过三十年来机器学习技术、计算处理能力、云计算与数据可用性方面的改进，本文得以提供使用 Google Cloud 的 AutoML Regressor、TensorFlow 神经网络与 XGBoost 梯度提升决策树为欧式期权定价的比较。三类模型在平均绝对误差方面均优于 Black Scholes 模型。这些结果展示了利用期权标的资产历史数据为欧式期权定价的潜力，尤其在使用能学习传统参数模型未考虑的复杂模式的机器学习算法时。
引用
@article{arxiv.2307.00476,
title = {Pricing European Options with Google AutoML, TensorFlow, and XGBoost},
author = {Juan Esteban Berger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.00476},
year = {2023}
}