Pricing Asian and Barrier Options Using a Combined Heston Model and Monte Carlo Simulation Approach with Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The computation of fair values for exotic options often necessitates complex pricing techniques, which remain sparsely addressed in academic literature. Predominantly, the assessment of fair value for vanilla options relies on methodologies such as the Black-Scholes model or Monte Carlo simulations. This study proposes an innovative, dynamic approach to pricing, leveraging artificial intelligence in conjunction with the Heston model and a Monte Carlo simulation engine. This approach aims to furnish estimates of the prices for Barrier and Asian options. To enhance the accuracy of the model, calibration was performed employing a supervised machine learning algorithm, a continuous risk-free curve, and a dynamic implied volatility surface, derived from the current market data of vanilla options on S&P 500 futures. The amalgamation of these models yields instantaneous pricing for exotic option derivatives, contingent on the investor's determination of time to maturity and barrier levels. The efficacy of the model was evaluated by comparing the output prices to theoretical model predictions and a selection of over-the-counter traded options. Our findings indicate that the proposed dynamic, integrated approach substantially reduces the disparity between the theoretical models and current market prices. The prices calculated by our model demonstrate a marginal error of merely 0.33% in comparison to market prices, a significant improvement over the considerably larger error of 3.12% exhibited by traditional models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».