Oceňování v modelech stochastické volatility založené na hlubokém učení

Bc. Veronika BÁČOVÁ

Diplomová práce

Deep learning-based pricing in stochastic volatility models

Abstract:

This thesis is focused on option pricing in stochastic volatility models using neural networks. First, option prices in the Heston model are generated using the Heston-Lewis formula. A neural network is then trained using these prices to first estimate the parameters of the Heston model and then back-estimate option prices from these parameters. The trained neural network is also used to estimate option prices for real market data.

Abstract:

Diplomová práce je zaměřena na oceňování opcí v modelech stochastické volatility pomocí neuronových sítí. Nejprve jsou vygenerovány ceny opcí v Hestonově modelu pomocí Heston-Lewisovy formule. Pomocí těchto cen je natrénovaná neuronová síť, která nejprve odhadne parametry Hestonova modelu a poté z těchto parametrů zpět odhadne ceny opcí. Natrénovaná neuronová síť je také použita na odhad cen opcí pro reálná tržní data.

Keywords

hluboké učení, neuronové sítě, Hestonův model, oceňování opcí

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 22. 5. 2023

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Jan Pospíšil, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Magisterský studijní program / obor:
Matematika a finanční studia / Matematika a finanční studia