Python王牌加速库2：深度学习下的障碍期权定价

标星★置顶公众号 爱你们♥ 作者：Yi Dong 编译：1+1=6
1前言上一期推文中，我们使用了Numba和CuPy来运行蒙特卡罗模拟来确定亚式障碍期权的价格。

Python王牌加速库1：奇异期权定价的利器
蒙特卡罗模拟需要数以百万计的路径来得到精确的答案，这需要大量的计算。Ryan等人得研究表明，可以训练深度学习模型对衍生品进行估值。深度学习模型是准确和快速的，能够产生比传统模型快一百万倍的估值。在今天的推文中，我们将使用一个全连接网络来学习亚式障碍期权的定价模式。采用蒙特卡罗模拟作为训练的定价依据。我们使用与上一篇文章相同的亚式障碍期权模型，参数如下：

T：到期如（年）S：现货（美元）K：Strike（美元）sigma：波动率（per）r：无风 ( 点击阅读全文 )

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