A neural network approach to pricing of a European Call Option with the Heston model

En esta tesis, implementamos el aprendizaje profundo para la fijación de precios de opciones. Se propone un enfoque basado en datos, a través de una red neuronal artificial (ANN), para calcular el precio de las opciones de compra europeas con el modelo de volatilidad estocástica de Heston, para acel...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Guerrero Torres, Sandra Patricia
Otros Autores: Ramirez, Hugo E.
Formato: Tesis de maestría (Master Thesis)
Lenguaje:Inglés (English)
Publicado: Universidad del Rosario 2019
Materias:
Acceso en línea:https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/20712
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spelling ir-10336-207122020-05-26T02:49:01Z A neural network approach to pricing of a European Call Option with the Heston model Un enfoque de red neuronal para la fijación de precios de una opción de compra europea con el modelo Heston Guerrero Torres, Sandra Patricia Ramirez, Hugo E. Diferencias finitas Redes neuronales Valoración de opciones Modelo Heston Probabilidades & matemáticas aplicadas Análisis financiero - Modelos matemáticos Toma de decisiones - Modelos matemáticos Redes neurales (Computadores) Inteligencia artificial - Procesamiento de datos Heston Model Finite Differences Neural networks Option pricing En esta tesis, implementamos el aprendizaje profundo para la fijación de precios de opciones. Se propone un enfoque basado en datos, a través de una red neuronal artificial (ANN), para calcular el precio de las opciones de compra europeas con el modelo de volatilidad estocástica de Heston, para acelerar los métodos numéricos y mostrar la capacidad de la red neuronal artificial para "aprender" el modelo del conjunto de datos. In this thesis, we implement deep learning to option pricing. A data-driven approach is proposed, through an Artificial Neural Network (ANN), to calculate the price of European call options with the Heston stochastic volatility model, in order to accelerate the numerical methods and show the ability of Artificial Neural Network to "learn" the model from the dataset. 2019-12-04 2020-01-15T20:06:47Z info:eu-repo/semantics/masterThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/20712 eng Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidad del Rosario Maestría en Finanzas Cuantitativas Facultad de Economía reponame:Repositorio Institucional EdocUR instname:Universidad del Rosario I. J. Cox, J.C. and S. Ross. A theory of the term structure of interest rates. Econometrica, 53(2):385-408., 1985. G. Cybenko. Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals and Systems, 1989. D. N. Eric Chin and S. Ólafsson. Problems and solutions in mathematical fi nance (volume 1: Stochastic calculus). John Wiley & Sons, Ltd, 2014. J. Gatheral. The volatility surface: A practitioner's guide. John Wiley & Sons, Ltd, 2006. P. Gupta. Topics in laplace and fourier transforms. Laxmi Publications Pvt.Ltd., 2019. S. L. Heston. A closed-form solution for options with stochastic volatility with applications to bond and currency options. Review of Financial Studies, 6:327-43., 1993. K. Hout and S.Foulon. ADI finite difference schemes for option pricing in the heston model with correlation. International Journal of Numerical Analysis and Modeling, 7(2):303-320., 2010. T. Kluge. Pricing derivatives in stochastic volatility models using the fi nite difference method. Web page, 2002. A. L. Lewis. A simple option formula for general jump-diffusion and other exponential lévy processes. Envision Financial Systems and OptionCity.net, 2001. N. G. Ramazan Gencay and D. Kukolj. Option pricing with modular neural networks. JEL No. C45; G12, 2008. F. D. Rouah. The heston model and its extensions in matlab and c#. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2013. C. W. O. Shuaiqiang Liu and S. M. Bohte. Pricing options and computing implied volatilities using neural networks. Risks, 7(1) (2019), 2019.
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