一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器制造技术

本申请实施例提供了一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器，涉及金融工程领域，具体而言是期权定价模型领域。所述方法包括：收集与期权定价相关的目标数据；对获取的目标数据进行必要的预处理，使之成为适合输入到期权定价解释器的目标输入数据；将经过预处理的目标输入数据送入已经训练好的期权定价解释器中，以得出目标期权的价格预测值；其中，所述期权定价解释器是基于Heston模型与随机森林的融合神经网络模型，所述期权定价解释器是通过不同样本期权类型下的期价格训练值和期权价格预测值训练得到的，所述期权价格训练值是根据用户上传的样本数据得到的，所述期权价格预测值是样本数据输入到所述期权定价解释器后得到的。本申请结合了Heston模型的理论分析和随机森林的数据处理优势，通过分析期权的历史价格和预测数据，提高了期权定价的效率，能够精准地预测不同期权类型的价格，为用户提供关于期权决策的有效指导。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融工程领域，具体而言是期权定价模型领域。尤其聚焦于heston模型和随机森林模型的集成应用，旨在提高期权定价的准确性和解释性。

技术介绍

1、在金融市场，准确的期权定价对于投资者和市场参与者至关重要。现有的期权定价模型，如heston模型，在描述股票价格和波动率变化方面取得了一定成功。然而，由于市场复杂性和模型本身的局限性，这些模型在某些情况下可能表现出定价不准确的问题。

2、当前的期权定价模型，包括heston模型和随机森林模型，尽管在某些情况下表现优异，但仍然存在一些不足。heston模型在面对市场噪声时表现出较高的敏感性，这可能导致在实际市场中的期权定价偏差。涉及对随机微分方程的求解，其计算复杂性可能限制了其在实时场景中的应用。该模型通常基于条件异方差的假设，这在某些市场环境下可能不符合实际情况，影响了模型的准确性。而随机森林模型难以解释其内部决策过程，限制了对模型输出的深入理解。在处理噪声较大的金融市场数据时，随机森林容易过拟合，导致在新数据上的泛化性能下降。通常不充分利用期权定价理论的先验知识，可能在某些情况下无法捕捉本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解方法，其特征在于，所述期权定价解释器通过以下步骤训练得到，包括：

3.根据权利要求2所述的基于Heston模型与随机森林的融合期权定价方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的基于Heston模型与随机森林的融合期权定价方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的基于Heston模型与随机森林的融合期权定价方法，其特征在于，对所述期权定价解释器中Hes...

【技术特征摘要】

1.一种基于heston模型与随机森林的融合期权定价解释器，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于heston模型与随机森林的融合期权定价解方法，其特征在于，所述期权定价解释器通过以下步骤训练得到，包括：

3.根据权利要求2所述的基于heston模型与随机森林的融合期权定价方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的基于heston模型与随机森林的融合期权定价方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：李嘉潞，孔柏茹，冷雪敏，王晚生，张佳佳，
申请(专利权)人：上海师范大学，
类型：发明
国别省市：