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申请/专利权人：上海师范大学;李嘉潞
摘要：本申请实施例提供了一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器，涉及金融工程领域，具体而言是期权定价模型领域。所述方法包括：收集与期权定价相关的目标数据；对获取的目标数据进行必要的预处理，使之成为适合输入到期权定价解释器的目标输入数据；将经过预处理的目标输入数据送入已经训练好的期权定价解释器中，以得出目标期权的价格预测值；其中，所述期权定价解释器是基于Heston模型与随机森林的融合神经网络模型，所述期权定价解释器是通过不同样本期权类型下的期价格训练值和期权价格预测值训练得到的，所述期权价格训练值是根据用户上传的样本数据得到的，所述期权价格预测值是样本数据输入到所述期权定价解释器后得到的。本申请结合了Heston模型的理论分析和随机森林的数据处理优势，通过分析期权的历史价格和预测数据，提高了期权定价的效率，能够精准地预测不同期权类型的价格，为用户提供关于期权决策的有效指导。
主权项：1.一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器，其特征在于，所述方法包括：收集与期权定价相关的目标数据；对获取的目标数据进行必要的预处理，使之成为适合输入到Heston-SA-RF模型的目标输入数据；将经过预处理的目标输入数据送入已经训练好的Heston-SA-RF模型中，以得出目标期权的价格预测值；其中，所述期权定价解释器是Heston-SA-RF模型，这里的Heston-SA-RF模型是通过不同类型期权的样本数据训练得到，其中包括样本期权价格的期望值和预测值，所述样本期权价格期望值是来自输入的样本数据，所述样本期权价格预测值是将样本数据输入到所述期权定价解释器后输出得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 李嘉潞 一种基于Heston模型与随机森林的融合期权定价解释器
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