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基于隨機(jī)森林算法的我國期權(quán)市場(chǎng)交易策略研究

發(fā)布時(shí)間:2024-07-02 03:37
  2015年2月9日,中國資本市場(chǎng)迎來了第一只場(chǎng)內(nèi)期權(quán)產(chǎn)品——上證50ETF期權(quán),該期權(quán)以上證50交易型開放式指數(shù)證券投資基金作為標(biāo)的資產(chǎn),在上海證券交易所上市交易。本文以上證50ETF期權(quán)作為研究對(duì)象,研究了目前較為流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的隨機(jī)森林算法在期權(quán)定價(jià)和期權(quán)交易中的應(yīng)用。隨機(jī)森林林是一個(gè)由一組決策樹分類器組成的集成分類器,具有運(yùn)算速度快、缺失值容忍度高、不容易過擬合等優(yōu)點(diǎn),且其能夠處理多達(dá)上千個(gè)自變量,算法自然包括變量交互作用,是一種理想的期權(quán)定價(jià)工具。首先,本文以上證50ETF期權(quán)2015年2月9日至2018年4月4日歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建了隨機(jī)森林期權(quán)定價(jià)模型并對(duì)模型的最佳參數(shù)選擇進(jìn)行討論分析,結(jié)果表明隨機(jī)森林期權(quán)定價(jià)模型對(duì)樣本內(nèi)的期權(quán)價(jià)格具有較好的擬合優(yōu)度,模型擬合優(yōu)度達(dá)到95%以上。其次,按年度劃分訓(xùn)練樣本,本文進(jìn)一步討論了隨機(jī)森林期權(quán)定價(jià)模型在不同時(shí)間區(qū)間上的預(yù)測(cè)效果,2015年至2017年各年的擬合優(yōu)度均在95%以上。除樣本內(nèi)擬合外,本文檢驗(yàn)了模型的樣本外擬合效果,結(jié)果表明樣本外數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度與樣本內(nèi)基本保持一致;陔S機(jī)森林期權(quán)定價(jià)研究,本文構(gòu)建了意在獲取期權(quán)定價(jià)錯(cuò)誤時(shí)價(jià)格修...

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1隨森林算法示意圖

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(jī)森林算法具備諸多優(yōu)點(diǎn),在多數(shù)情況下都是一種理想的算法,但算在的一些缺點(diǎn),使得其在某些情況下表現(xiàn)不佳:1、隨機(jī)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

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(xué)碩士學(xué)位論文首先將nodesize,固定為5,將ntree值設(shè)置為300,mtry分別設(shè)置4、8、一共16個(gè)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

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

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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(hào):3999628

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