研究机构：风险对冲——期权交易的保护伞

1936年，图灵提出了**的图灵机器思想。1950年10月，他发表了论文《机器能思考吗》。从那时起，人类对人工智能的研究越来越深入。从最早的感知器模到目前流行的深度学习，如何将人工智能应用于金融业已经成为一个热门话题。本文从期权的风险来源入手，详细介绍了当前金融市场主流的风险对冲策略。由于期权收益率与波动率变化之间具有很高的相关性，为了更好地预测未来的波动率变化，本文选取目前流行的神经网络模对t币的价格波动率进行建模，发现神经网络模对波动率的预测能达到一定的效果。

总结了本文的主要观点

资本市场期权风险的来源——市场判断与模不一致。

卖方通常采用止损交易策略对冲现货价格波动，买方则更多地采用Delta和Delta-gamma中性策略，使投资者在短期内无论价格涨跌，都能获得正收益的期权组合。

通过LSTM模与币特价股历史价格数据的比较发现，对于价格波动较大的部分，预测结果并不能很好地表现出来，但预测结果仍接近于测试集真实值的整体趋势，这在一定程度上可以作为期权交易的参考。

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