5、机器学习在金融与体育领域的创新应用

机器学习在金融与体育领域的创新应用

选择性学习在隐含波动率定价中的应用

在金融领域，隐含波动率定价一直是个具有挑战性的问题。传统的机器学习方法在隐含波动率定价中存在一定的局限性，而一种新颖的通用选择性学习方法为解决这一问题带来了新的思路。

这种选择性学习方法通过提高每个模型在不同期权数据上的预测准确性，克服了机器学习在隐含波动率定价方面的弱点。它提出了一个新的学习概念，即使用最合适的高质量数据来训练学习机器，以寻求近似但更好的局部学习结果。这一概念在一定程度上挑战了现有的学习理念，尤其适用于解决像隐含波动率定价这样的复杂学习问题。

研究发现，在机器学习隐含波动率定价中，价外（OTM）和价内（ITM）数据比平价（NTM）数据具有更有利的地位，同时还确定了GB作为一种稳健的定价模型。基于这些发现，我们可以将该方法应用于深度价外和价内期权的定价，这对传统的模型驱动方法构成了挑战。此外，研究还发现，在ET条件下，价外数据更适合进行第二阶段的选择性学习。

关于选择性学习可能存在的过拟合风险，研究表明，由于其近似学习方案，选择性学习有助于降低过拟合风险。高质量的训练和测试数据实际上优化了隐含波动率预测函数的泛化能力。

目前，相关的研究工作正在进行中。一方面，通过传统的模型驱动方法识别价外、价内和平价的可能原型，以优化选择性学习定价，从而利用先验知识增强对潜在问题点的搜索。另一方面，计划对某些特定类型的期权（如深度价外/价内期权）进行选择性学习，进一步完善该方法并观察其行为。同时，还打算将选择性学习集成到基于遗传算法的隐含波动率定价以及其他专门设计的深度学习模型中，用于隐含波动率预测。

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