Meta-Learning Neural Process for Implied Volatility Surfaces with SABR-induced Priors
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摘要
本文将隐含波动率曲面构建问题重新表述为元学习任务，提出基于注意力机制的Volatility Neural Process模型。通过对SABR模型生成的数据进行预训练，再对市场数据微调，显著提升了隐含波动率曲面的重构精度和稳健性。实证结果显示，该方法相比传统SABR、SSVI及高斯过程模型，能有效抑制大误差，尤其在样本稀疏的中长期到期区域优势明显，为实际期权定价与风险管理提供了理论与方法支持[page::0][page::4][page::5][page::6].
