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摘要: 首先, 用原始對偶活躍集方法求解期權(quán)定價正問題, 將相應(yīng)的數(shù)值解作為監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸出, 然后用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代期權(quán)定價正問題模型. 其次, 結(jié)合Bayes推斷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行Metropolis-Hastings采樣, 求解隱含波動率反問題. 該方法減少了采樣過程中正問題計算量龐大的問題, (剩余10226字)
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Bayes推斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解美式回望期權(quán)的隱含波動率
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