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这项研究对在指数股票市场的背景下对变量自动编码器(VAE)的利用进行了深入探索,这是期权定价的关键方面。此外,我们的研究还研究了有关现货价格爆发的神经网络作品的预测能力,并具有专门的现场模型,以预测基于现货动态的波动性表面的变化。通过VAE的全面数据处理和结构化,我们创建了一个模型,该模型能够从仅10点信息点生成准确且几乎无套的无动力表面。该模型也证明了在生成以前看不见的基本资产的波动表面方面的促进效率。将现货价格变化作为条件变量,我们成功地创建了一个强大的风险管理工具,能够预测各种未来情况的波动表面。

使用变异自动编码器生成波动率表面

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