Using Deep Residual Networks to Price Petrobras European Options: A Comparison with the Black-Scholes Model
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摘要
本报告基于巴西Petrobras欧式期权的历史数据，构建深度残差神经网络模型进行期权定价。通过自定义混合损失函数结合市场数据和Black-Scholes模型，模型在3至19巴西雷亚尔价格区间的平均绝对误差（MAE）较Black-Scholes减少64.3%，表现更优且对长期到期选项的预测更加精准，揭示了深度学习在金融定价建模的潜力与局限性 [page::0][page::6][page::9]。
