学者发布扩散模型预测隐含波动率表面论文v3
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学者发布扩散模型预测隐含波动率表面论文v3
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AI 综述
Chen Jin、Ankush Agarwal发布论文v3,提出条件去噪扩散概率模型(DDPM),用于生成次日近似无套利的隐含波动率曲面。 该模型以历史波动率曲面的指数加权移动平均值、标的资产收益率、平方收益率及相关风险指标为条件,通过基于信噪比的加权方案将套利惩罚纳入损失函数。基于标普500期权市场数据的数值实验显示,该模型在波动率预测上的表现优于现有现代与经典方法。
AI 根据报道生成 · 23 小时前更新
最新进展10月26日 12:00
用生成式扩散模型预测隐含波动率曲面报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月26日
- arXiv q-fin用生成式扩散模型预测隐含波动率曲面
研究提出条件去噪扩散概率模型(DDPM),用于生成次日近似无套利的隐含波动率曲面。该模型以历史波动率曲面的指数加权移动平均值、标的资产收益率、平方收益率及相关风险指标为条件,通过基于信噪比(SNR)的加权方案将套利惩罚纳入损失函数。基于标普500期权市场数据的数值实验显示,该模型在波动率预测上的表现优于现有现代与经典方法。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 5
- 可比范围峰值
- 910月26日 15:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
18:0010月27日06:0012:00
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