沪深300股指期权是将沪深300指数作为合约标的物的股指期权,它于2019年12月23日在中金所上市,已经有两年多的交易时间。本文以沪深300股指期权作为研究对象,收集了该期权从上市日起至2021年6月30日的日频交易数据,从参数和机器学习两个角度选择了模型,即弹性网络模型、随机森林模型和梯度提升回归模型。主要内容:首先,本文使用参数模型（弹性网络、岭回归、Lasso模型）对沪深300股指期权进行定价研究,并对比这三种模型的预测效果。其次,使用机器学习模型（随机森林和梯度提升回归）构建期权定价模型,将其定价效果与参数模型的定价效果进行比较。最后,考虑到参数模型定价效果并非最优,机器学习模型的定价效果可能存在过拟合情况,于是将弹性网络模型分别与随机森林模型、梯度提升回归模型组合,构建组合回归模型,比较组合前模型与组合后的模型的期权定价效果。研究结论:（1）与弹性网络的定价效果进行对比,梯度提升回归模型的定价效果最好,随机森林模型次之,且测试集的拟合优度达到0.94以上。（2）使用弹性网络、随机森林模型、梯度提升回归模型、弹性网络——随机森林组合模型和弹性网络——梯度提升回归组合模型这五种模型对部分期权合约进行定价分析时发现:期权类型不同,组合模型和原模型对价格的预测效果也不同,并且各有各的优势。