論文の概要: Option Pricing Using Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05799v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 06:55:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.353601
• Title: Option Pricing Using Ensemble Learning
• Title（参考訳）: アンサンブル学習を用いたオプション価格設定
• Authors: Zeyuan Li, Qingdao Huang,
• Abstract要約: アンサンブル学習の特徴は、柔軟性、高精度、洗練された構造である。 本稿では、価格設定のためのアンサンブル学習の適用について検討し、古典的な機械学習モデルとの比較分析を行う。 金融シミュレーションにおいて、ロバスト性やリアリズムを改善するために、実験間でパラメータ転送を活用する新しい実験戦略が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ensemble learning is characterized by flexibility, high precision, and refined structure. As a critical component within computational finance, option pricing with machine learning requires both high predictive accuracy and reduced structural complexity-features that align well with the inherent advantages of ensemble learning. This paper investigates the application of ensemble learning to option pricing, and conducts a comparative analysis with classical machine learning models to assess their performance in terms of accuracy, local feature extraction, and robustness to noise. A novel experimental strategy is introduced, leveraging parameter transfer across experiments to improve robustness and realism in financial simulations.Building upon this strategy, an evaluation mechanism is developed that incorporates a scoring strategy and a weighted evaluation strategy explicitly emphasizing the foundational role of financial theory. This mechanism embodies an orderly integration of theoretical finance and computational methods. In addition, the study examines the interaction between sliding window technique and noise, revealing nuanced patterns that suggest a potential connection relevant to ongoing research in machine learning and data science.
• Abstract（参考訳）: アンサンブル学習の特徴は、柔軟性、高精度、洗練された構造である。 計算ファイナンスにおける重要な要素として、機械学習によるオプションの価格設定には、高い予測精度と、アンサンブル学習の固有の利点とよく一致した構造的複雑性機能の両方が必要である。 本稿では、価格設定のためのアンサンブル学習の適用について検討し、従来の機械学習モデルとの比較分析を行い、その性能を精度、局所特徴抽出、雑音に対する堅牢性の観点から評価する。 金融シミュレーションにおけるロバスト性やリアリズムを改善するために, 実験間でのパラメータ移動を活用して, スコアリング戦略と重み付け評価戦略を具体化した評価機構が開発され, 金融理論の基本的役割を明確に強調する。 このメカニズムは理論ファイナンスと計算手法の秩序ある統合を具現化する。 さらに,スライディングウインドウ技術とノイズの相互作用について検討し,機械学習とデータサイエンスの現在進行中の研究に関連する潜在的な関連性を示唆するニュアンスパターンを明らかにした。

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