論文の概要: Application of Convolutional Neural Networks with Quasi-Reversibility
Method Results for Option Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14385v1
- Date: Thu, 25 Aug 2022 04:08:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-04 02:02:35.833268
- Title: Application of Convolutional Neural Networks with Quasi-Reversibility
Method Results for Option Forecasting
- Title（参考訳）: 準可逆法による畳み込みニューラルネットワークのオプション予測への応用
- Authors: Zheng Cao, Wenyu Du and Kirill V. Golubnichiy
- Abstract要約: 我々は、92,846社のデータを分析するために、ブラック・スコールズ方程式の新しい経験的数学的モデルを作成し、評価する。
準可逆法 (QRM) を用いて, ある日, 将来のオプション価格を予測し, 逆問題として, 時間内におけるブラック・スコールズ(BS)方程式を解く。
研究の現在の段階は、QRMと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせることで、多数のデータポイントを同時に学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.730033307068405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel way to apply mathematical finance and machine
learning (ML) to forecast stock options prices. Following results from the
paper Quasi-Reversibility Method and Neural Network Machine Learning to
Solution of Black-Scholes Equations (appeared on the AMS Contemporary
Mathematics journal), we create and evaluate new empirical mathematical models
for the Black-Scholes equation to analyze data for 92,846 companies. We solve
the Black-Scholes (BS) equation forwards in time as an ill-posed inverse
problem, using the Quasi-Reversibility Method (QRM), to predict option price
for the future one day. For each company, we have 13 elements including stock
and option daily prices, volatility, minimizer, etc. Because the market is so
complicated that there exists no perfect model, we apply ML to train algorithms
to make the best prediction. The current stage of research combines QRM with
Convolutional Neural Networks (CNN), which learn information across a large
number of data points simultaneously. We implement CNN to generate new results
by validating and testing on sample market data. We test different ways of
applying CNN and compare our CNN models with previous models to see if
achieving a higher profit rate is possible.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,株価の予測に数学的ファイナンスと機械学習(ML)を適用する新しい手法を提案する。
論文Quasi-Reversibility Method and Neural Network Machine Learning to Solution of Black-Scholes Equations (AMS Contemporary Mathematics Journalに掲載)の結果に続き、92,846社のデータを分析するために、黒-Scholes方程式の新しい経験的数学的モデルを作成し評価する。
準可逆法 (QRM) を用いて, ある日, 将来のオプション価格を予測し, 逆問題として時間内に予測されるブラック・スコールズ方程式を解く。
各企業には、ストックやオプションの日替わり価格、ボラティリティ、最小化など、13の要素があります。
市場が複雑すぎて完璧なモデルが存在しないため、最良の予測を行うためにアルゴリズムのトレーニングにmlを適用する。
研究の現在の段階は、QRMと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせることで、多数のデータポイントを同時に学習する。
我々は,サンプル市場データに対する検証とテストにより,新しい結果を生成するためにCNNを実装した。
cnnの適用方法をテストし、cnnモデルを以前のモデルと比較して、高い利益率を達成することができるかどうかを確認します。
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