差分进化算法的组合突变策略在定价纯欧式期权中的应用及其在Covid-19大流行期间的数据实现
摘要：使用差分进化算法对COVID-19大流行前和期间的数据进行香草期权定价，以获得利润和获得利润的概率。使用自适应加权和方法将期权定价建模为双目标优化问题，并使用差分进化算法解决该问题。此外，还使用差分进化算法的组合变异策略来获得香草期权定价的帕累托最优解。算法结果与市场数据的真实期权价格非常接近，并且比Black-Scholes模型的结果更准确。因此，我们的双目标优化算法可以用于在COVID-19大流行前和期间近似市场真实的香草期权定价。
作者：Werry Febrianti, Kuntjoro Adji Sidarto, and Novriana Sumarti
论文ID：2301.09261
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2023-01-24