研究者发布隐含波动率曲面编译与预测新论文

Deepak Bastola、Eli Prushansky发布结合有限总体调查抽样、tempered逆概率序列学习与因果活动时钟的隐含波动率曲面构建与衍生品风险预测研究论文。 该研究使用2018-2025年拆股调整后的NVIDIA股票及期权面板数据，覆盖标的从起点到终点6.3倍、从谷底到峰值近20倍的价格扩张区间。 研究结论显示：在测试的模型中，短期价格无法在带漂移的随机游走之外被预测；序列模型表现未超过线性HAR-IV基准。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。