2015年2月9日,中国资本市场迎来了第一只场内期权产品——上证50ETF期权,该期权以上证50交易型开放式指数证券投资基金作为标的资产,在上海证券交易所上市交易。本文以上证50ETF期权作为研究对象,研究了目前较为流行的机器学习算法中的随机森林算法在期权定价和期权交易中的应用。随机森林林是一个由一组决策树分类器组成的集成分类器,具有运算速度快、缺失值容忍度高、不容易过拟合等优点,且其能够处理多达上千个自变量,算法自然包括变量交互作用,是一种理想的期权定价工具。首先,本文以上证50ETF期权2015年2月9日至2018年4月4日历史数据构建了随机森林期权定价模型并对模型的最佳参数选择进行讨论分析,结果表明随机森林期权定价模型对样本内的期权价格具有较好的拟合优度,模型拟合优度达到95%以上。其次,按年度划分训练样本,本文进一步讨论了随机森林期权定价模型在不同时间区间上的预测效果,2015年至2017年各年的拟合优度均在95%以上。除样本内拟合外,本文检验了模型的样本外拟合效果,结果表明样本外数据拟合优度与样本内基本保持一致。基于随机森林期权定价研究,本文构建了意在获取期权定价错误时价格修复的带来的收益的交易策略。基于2016年6月至2018年3月的交易回测表明,该交易策略有正的收益,策略成功率超过50%,但考虑交易成本情况下,大部分利润会被交易成本侵蚀。