Deep g-Pricing for CSI 300 Index Options with Volatility Trajectories and Market Sentiment
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摘要
本文提出基于深度FBSDE的dual-network“Deep g‑Pricing”方法，联合学习价值网络与生成器网络，并将预测的波动率轨迹与市场情绪通过门控机制自适应融合以定价CSI300期权；实证显示相较BSM，MAE下降32.2%、MAPE下降35.3%，且解释性分析揭示看涨期权更多依赖情绪信息、看跌期权对波动轨迹敏感的非对称信息依赖特征 [page::0][page::21].
