Enhancing Fourier pricing with machine learning
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摘要
本报告提出通过机器学习间接预测傅里叶定价方法中的调节参数（如截断区间和项数），实现对Heston模型欧洲期权定价的高效且具有误差控制的快速计算。该方法无需针对不同误差容忍度重复训练，显著提升计算速度，数值实验显示随机森林和神经网络均能准确估计参数并得到近乎100%的定价准确率，机器学习相比传统数值方法提速近百倍 [page::0][page::1][page::4][page::7][page::8][page::9]
