【银河金工马普凡】条件特征神经网络对转债蒙特卡洛定价模型的改进
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摘要
本报告以改进后的蒙特卡洛模型为“教师”，构建条件MLP（含FiLM条件分支）为“学生”，并通过“中心样本+局部扰动”数据增强提升训练覆盖，实现在毫秒级别的快速定价、可微分的Greeks计算与隐含波动率反推；基于MLP的定价误差与Delta构建的平衡型转债配置策略在2023-12-29至2025-12-19回测年化27.59%，超额中证转债14.72%，展示了模型在实盘投顾场景的应用潜力 [page::0][page::6][page::14]
