J.P.摩根 2018 大数据与AI策略报告｜机器学习在股票衍生品中的应用

报告摘要

本报告由J.P.摩根全球量化与衍生品策略团队撰写，深入剖析机器学习技术在股票衍生品交易策略中的应用。报告重点探讨三大前沿主题：期权回报的驱动因素——利用非线性及稳健统计方法分析各因子与期权回报的关系；VIX体制转换模型——通过隐马尔可夫模型识别波动率体制，并引入非对称Vasicek模型捕捉体制特定动态；相对价值波动率模型——对美国ETF市场进行分层回归，构建评估隐含波动率贵贱的稳健框架。报告适合量化分析师、衍生品交易员、金融研究者和对冲基金经理，提供可落地的量化策略思路与实证方法，助力优化衍生品投资决策。

📋 报告目录

1. 期权回报驱动因素
2. VIX体制转换模型
3. 相对价值波动率模型