基于卷积神经网络的期权价格预测

期权价格预测论文 B-S模型论文 BP神经网络论文
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摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 选题背景与研究意义第9-10页
    1.2 文献综述第10-15页
        1.2.1 期权定价理论第10-12页
        1.2.2 基于数据驱动的期权价格预测第12-14页
        1.2.3 卷积神经网络的应用第14-15页
        1.2.4 文献评述第15页
    1.3 基本研究思路与框架第15-17页
    1.4 主要创新与不足之处第17-18页
第二章 相关基础理论介绍第18-34页
    2.1 期权定价理论第18-22页
        2.1.1 期权及相关概念第18-19页
        2.1.2 布莱克-斯克尔斯定价方法第19-21页
        2.1.3 现行期权定价方法存在的问题第21-22页
    2.2 卷积神经网络理论第22-34页
        2.2.1 人工神经网络第23-25页
        2.2.2 BP神经网络第25-28页
        2.2.3 卷积神经网络第28-34页
第三章 预测模型的构建第34-50页
    3.1 期权产品介绍第34-37页
        3.1.1 产品描述第34-36页
        3.1.2 期权价格的影响因素第36-37页
    3.2 输入输出变量设计第37-41页
        3.2.1 分析确定各输入变量第37-40页
        3.2.2 输出变量设计第40-41页
    3.3 期权价格预测模型的构建与训练第41-45页
        3.3.1 BP神经网络的建立第41-43页
        3.3.2 卷积神经网络期权价格预测第43-45页
    3.4 预测结果分析第45-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 网络结构优化与模型改进第50-59页
    4.1 网络结构优化第50-53页
        4.1.1 BP神经网络优化第50-52页
        4.1.2 卷积神经网络优化第52-53页
    4.2 模型输入的改进第53-57页
    4.3 卷积神经网络优化结果第57-58页
        4.3.1 网络结构优化结果第57页
        4.3.2 模型输入改进结果第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 主要结论第59-60页
    5.2 研究展望第60-61页
参考文献第61-66页
作者简介第66-67页
致谢第67页
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