【摘 要】
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期权是一种金融工具。权利金的价格在期权交易和期权风险管理中十分重要,期权定价也是一个被广泛研究的课题。期权定价模型最早由Black和Scholes提出。Black-Scholes（B-S）模型的成立需要满足一系列的假设:如标的资产价格行为服从对数正态分布,股票波动率为常数等。然而这些假设在实际应用中往往并不存在,这就导致了B-S模型的定价和实际价格之间会存在着系统性偏差。而利用深度学习神经网络方法
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期权是一种金融工具。权利金的价格在期权交易和期权风险管理中十分重要,期权定价也是一个被广泛研究的课题。期权定价模型最早由Black和Scholes提出。Black-Scholes（B-S）模型的成立需要满足一系列的假设:如标的资产价格行为服从对数正态分布,股票波动率为常数等。然而这些假设在实际应用中往往并不存在,这就导致了B-S模型的定价和实际价格之间会存在着系统性偏差。而利用深度学习神经网络方法进行期权定价,则不需要做任何假设,输入输出之间的关系由模型对大量数据的学习得到。本文采用长短期记忆网络算法模型（LSTM）对期权价格进行预测。同时构建B-S模型作为对照组,比较两种方法的精度。本文基于Black-Scholes期权定价理论,分别构建长短期记忆神经网络模型和BS模型,分别对上证50ETF认购期权价格和认沽期权价格进行实证分析。长短期记忆神经网络模型的输入为影响期权价格的因素构成的二维矩阵,输出为期权价格。两个模型的评价指标分别为:均方误（MSE）,平均绝对百分比误差（MAPE）,均方根误差（RMSE）,平均绝对误差（MAP）,决定系数（Rsquare）。实验结果显示LSTM模型要优于B-S模型。
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