机器学习与大数据的期权收益可预测性研究：基于1200万观测数据的非线性模型分析

2023-10金融投资📊 Georgetown University, University of Münster, University of St. Gallen, University of Neuchâtel¥3
📄 文件全名
《RFS-使用机器学习和大数据预测期权价格-英》
🎯 适合读者
量化研究员金融从业者学者
📊 核心数据
  1. 1200万
  2. 1996-2020
🏷️ 核心议题
#金融投资#期权收益可#万观测数据#非线性模型
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报告摘要

基于1996-2020年超过1200万观测数据，发现非线性机器学习模型显著提升期权收益预测的样本外表现，多空组合产生统计和经济上显著的利润，即使考虑交易成本。期权特征是最重要的单独预测因子，但股票特征提供增量预测能力。预测性由信息摩擦和期权错误定价驱动。

📋 核心要点(部分)

  1. 引言
  2. 数据与方法
  3. 实证结果
  4. 稳健性检验
  5. 结论

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