隐含波动率和神经网络算法上有区别吗？

隐含波动率和神经网络算法上有什么区别？

黑猫 · 2017-5-31 08:58:11

小白请问各位大神一个问题，关于神经网络和隐含波动率有什么区别？是算法上还是怎么的？另外一般像神经网络都是用Matlab，那隐含波动率是什么软件进行呢？再次拜谢～

PS：完全小白一个希望，怕语数太过专业看不懂，希望能尽量简单直白点

LLW9BiP4Sg · 2017-5-31 08:59:14

一看就是个quant

LLW9BiP4Sg · 2017-5-31 08:59:49

算隐含波动率用迭代法就可以了，不需要神经网络的

黑猫 · 2017-5-31 09:00:36

实在不知道隐含波动率和神经网有任何关系…
以我仅有的对神经网的了解，这是一种用特定“零件”拟合未知复杂函数的手段，它可以是任何东西的神经网。
而问题是隐含波动率本身的定义就是根据具体期权价格函数反算出的波动率。

限定在期权上，限定在特定函数上，甚至很多人还约定俗成地指bs隐含波动率隐含波动率本身的优化问题（模型价格和市场价格MSE）

如果是BS可以使用牛顿法，vega还是比较凸的。

如果目标函数复杂（比如svj的inspired 曲面）这个可能需要对目标函数本身做一些正则化了这两个在根源上就很难有交集为了避免你误入歧途。

推荐去看神书Vol Surface金融领域里最忌滥用机器学习的工具，不要学了个什么算法就臆想往什么场景上套

chaou · 2017-5-31 09:01:27

神经网络中的那个surface是一个整体，单看个体点是没有意义的。

隐含波动率的那个surface中有意义的是个体点，不管你看模型怎样关注整体，其实最后使用的还是个体的点。

用最浅显的方式类比——神经网络相当于你去看人海组成的图案，而隐含波动率相当于看选美。

围猎人 · 2017-5-31 10:47:11

就我一个人看不懂么。。。。

kaka10 · 2017-5-31 11:56:49

我也没看懂。。。

隐含波动率和神经网络算法上有区别吗？

7 个回复