American Option Pricing Under Time-Varying Rough Volatility: A Signature-Based Hybrid Framework
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摘要
本论文提出一种模块化混合框架，结合时间变化的Hurst参数预测及动态模型切换，实现了在时间变化粗糙波动率环境下的美式期权定价。通过XGBoost回归预测波动率粗糙度，基于预测结果选择粗糙Bergomi模型或Heston模型，结合Random Fourier Features加速.signature核函数计算，实证结果显示该方法在S&P 500期权上的定价表现优于固定粗糙度模型，显著减少了部分市场状态下的估价差距，提升了模型的灵活性和计算效率[page::0][page::12][page::13]。
