發(fā)布時間：2024-07-02 03:37

　　2015年2月9日,中國資本市場迎來了第一只場內期權產品——上證50ETF期權,該期權以上證50交易型開放式指數證券投資基金作為標的資產,在上海證券交易所上市交易。本文以上證50ETF期權作為研究對象,研究了目前較為流行的機器學習算法中的隨機森林算法在期權定價和期權交易中的應用。隨機森林林是一個由一組決策樹分類器組成的集成分類器,具有運算速度快、缺失值容忍度高、不容易過擬合等優(yōu)點,且其能夠處理多達上千個自變量,算法自然包括變量交互作用,是一種理想的期權定價工具。首先,本文以上證50ETF期權2015年2月9日至2018年4月4日歷史數據構建了隨機森林期權定價模型并對模型的最佳參數選擇進行討論分析,結果表明隨機森林期權定價模型對樣本內的期權價格具有較好的擬合優(yōu)度,模型擬合優(yōu)度達到95%以上。其次,按年度劃分訓練樣本,本文進一步討論了隨機森林期權定價模型在不同時間區(qū)間上的預測效果,2015年至2017年各年的擬合優(yōu)度均在95%以上。除樣本內擬合外,本文檢驗了模型的樣本外擬合效果,結果表明樣本外數據擬合優(yōu)度與樣本內基本保持一致。基于隨機森林期權定價研究,本文構建了意在獲取期權定價錯誤時價格修...

【文章頁數】：60 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1隨森林算法示意圖

-10-圖2-1隨森林算法示意圖Figure2-1Schematicofrandomforestalgorithm盡管隨機森林算法具備諸多優(yōu)點，在多數情況下都是一種理想的算法，但算在的一些缺點，使得其在某些情況下表現(xiàn)不佳：1、隨機森林在解決回歸問題不能給出一....

圖2-3nodesize=5，mtry=4情況下的隨森林模擬合優(yōu)度Figure2-3Gofofrandomforestmodelundernodesize=5,mtry=4

上海交通大學碩士學位論文首先將nodesize,固定為5，將ntree值設置為300，mtry分別設置4、8、一共16個輸入變量），觀察模型的解釋度變化如下：

圖2-4nodesize=5，mtry=8情況下的隨森林模擬合優(yōu)度Figure2-4Gofofrandomforestmodelundernodesize=5,mtry=8

圖2-3nodesize=5，mtry=4情況下的隨森林模擬合優(yōu)度Figure2-3Gofofrandomforestmodelundernodesize=5,mtry=4

圖2-5nodesize=5，mtry=12情況下的隨森林模擬合優(yōu)度Figure2-5Gofofrandomforestmodelundernodesize=5,mtry=12

圖2-5nodesize=5，mtry=12情況下的隨森林模擬合優(yōu)度Figure2-5Gofofrandomforestmodelundernodesize=5,mtry=12

本文編號：3999628