研究提出由人工智能驱动的新比特币期权定价模型

最近的一项研究揭示了一种由人工智能（AI）驱动的创新比特币期权定价模型。

这种最先进的模型无缝地结合了 比特币价格 动态和情感数据，利用神经网络的功能。 据知情人士透露，此举大大减少了定价错误，将其降至 3%。 根据摘录，这项创新的核心 根据一项研究，，是相信，

“神经网络提供了一种灵活的参数方法，其基础是理论结果的通用近似。”

人工智能增强的定价模型

彼此 根据一项研究，1973 年推出的著名的 Black-Scholes 模型传统上主导着期权定价方法。 然而，严格的假设和与其参数相关的固有主观性常常导致不一致的结果。 具体来说，该模型努力解决回报分布的尖峰行为和独特的挑战 挥发性 微笑和歪斜。

在寻找替代方案的过程中，研究人员测试了各种模型，例如树模型、蒙特卡罗模拟和有限差分法。 其中每一个都有其优点。 例如，虽然树模型在某些条件下与 Black-Scholes 模型相似，但蒙特卡洛模拟可以适应超出树模型能力的随机冲击。 同时，有限差分法采用完全不同的模拟方案。

然而，这项研究的游戏规则改变者是神经网络的集成。

使用比特币区块链信息的基于深度学习的比特币价格预测模型。 #ml 纸

– 深度神经网络（DNN），
– 长短期记忆（LSTM）模型，
– 卷积神经网络（CNN）https://t.co/Sxy13zbvwc pic.twitter.com/vieLhqCyDC

— 卡尔·嘉莉 (@🏠) (@carlcarrie) 2019 年 9 月 27 日

这些非参数模型凭借其先进的预测性能，已显示出超越经典模型的前景。 此类神经网络模型在预测衍生证券价格方面有着出色的表现。

为什么是神经网络？

神经网络的优势在于其适应性和学习能力，尤其是在市场波动时。 例如，姚等人。 (2000) 发现神经网络在预测与日经 225 指数期货相关的价格方面优于 Black-Scholes 模型，特别是在动荡的市场中。 这一发现为研究人员探索神经网络的潜力铺平了道路 cryptocurrency.

将人工智能和神经网络集成到定价模型中不仅仅是为了提高准确性。 这是为了适应市场的动态和波动性，特别是像加密货币这样的新兴市场。 加密货币市场由 比特币 ，为交易者和研究人员带来了独特的挑战和机遇。 这项研究提出的两阶段方法——首先使用树模型和蒙特卡罗模拟等参数技术，然后使用神经网络完善这些预测——代表着在理解和利用比特币复杂的价格动态方面向前迈出了有希望的一步。

展望比特币交易的未来

加密市场 不断发展，带来新的挑战和机遇。 假设市场效率和不存在套利的传统模型可能还不够。 但是，那 跳跃扩散模型 该研究中提出的内容为针对加密货币量身定制的金融工程提供了坚实的起点。

这种方法不仅是学术性的，而且是学术性的。 它具有实际意义。 专家表示，了解比特币的价格走势，包括支撑位和阻力位、趋势线和市场指标，对于投资者和交易者来说至关重要。 像 Avorak AI 这样的先进人工智能工具已经通过识别模式、预测趋势和推荐最佳交易策略铺平了道路。 对于那些因比特币交易的复杂性而感到畏惧的人来说，人工智能工具简化了流程，提供了宝贵的见解和实时市场分析。

专家表示，虽然比特币和加密货币在很大程度上仍然是未知领域，但将人工智能和神经网络集成到定价模型中标志着一个充满希望的未来。 将定价错误减少至仅 3% 表明人工智能在金融工程中尚未开发的潜力。 随着加密货币领域的成熟和更多研究的展开，我们有充分的理由相信人工智能将在塑造其未来方面发挥越来越重要的作用。

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• Sumber: https://metanews.com/study-proposes-a-new-bitcoin-option-pricing-model-driven-by-ai/