KANOP: A Data-Efficient Option Pricing Model using Kolmogorov–Arnold Networks
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摘要
本报告提出基于Kolmogorov–Arnold网络(KAN)的期权定价新模型KANOP，通过将KAN的灵活可学习特性引入LSMC方法，显著提升了美式期权及亚洲美式期权的价格与Delta估计精度。实验证明，KANOP在有限模拟路径下对期权价值和Delta的估计均优于传统多项式基函数和深层MLP模型，适用于单变量及多变量场景，具备更高的数据效率和模型泛化能力[page::0][page::1][page::2][page::5][page::7]。
