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Neural Network Pricing of All Ordin Aries SPI Options on Futures

机译:所有Ordin Aries SPI期货期权的神经网络定价

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摘要

Superior pricing accuracy over conventional option pricing model is demonstreated using an artifical enural network. This occurs in an important subset of the input parameter space. A neural network is applied to pricing American-style call otpions on Australian All Ordinaries share Price Index (SPI) Furtures, using data objtained from the Sydney Futures Exchange (SFE). The Neural Network Pricing is comapred, not only with the Blac-Scholes model, but also with the Barone-Adesi/Whaley model~3, which is a more appropriate model for American-style options on futures.
机译:使用人工神经网络可以使定价精度优于传统的期权定价模型。这发生在输入参数空间的重要子集中。使用从悉尼期货交易所(SFE)获取的数据,将神经网络应用于在澳大利亚所有普通股共享的价格指数(SPI)期货上对美式看涨期权进行定价。神经网络定价不仅与Blac-Scholes模型相关,而且与Barone-Adesi / Whaley模型〜3对应,后者是更适合于美国式期货期权的模型。

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