Probabilistic Predictions of Option Prices Using Multiple Sources of Data
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摘要
本文提出了一种基于模块化近似贝叶斯推断框架的方法，融合日度收盘价收益率、高频波动率指标及期权价格三类信息源，避免了对期权定价误差的直接建模。方法利用理论期权定价模型（如Heston随机波动率模型）作为模拟器，通过高效的高斯混合模型近似实现参数后验分布与期权价格概率预测的快速更新。仿真和实证结果均表明该方法在面临定价误差和模型失配时依然能保持良好预测性能，尤其适用于短期期权价格的实时预测 [page::0][page::2][page::4][page::7][page::14][page::17][page::25][page::28]
