transformer与期权

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它由Google的研究人员提出，并在2017年的一篇论文中首次被介绍出来。Transformer模型的核心思想是使用自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而实现对序列的建模。

Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器负责将输入序列进行编码，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。在编码器和解码器中，都包含多个相同结构的层，每个层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够根据输入序列中不同位置的重要性动态地分配注意力权重，从而更好地捕捉序列中的关系。

期权（Options）是金融衍生品市场中常见的一种合约，它给予持有者在未来某个时间点以特定价格购买或出售某个资产的权利。期权分为买入期权和卖出期权两种类型，买入期权赋予持有者在未来以约定价格购买资产的权利，而卖出期权则赋予持有者在未来以约定价格出售资产的权利。

期权的交易可以用于对冲风险、投机或套利等目的。在期权交易中，买方支付一定的费用（期权费）以购买期权，而卖方则收取这笔费用并承担相应的义务。期权的价格受到多种因素的影响，包括标的资产价格、行权价格、剩余时间、波动率等。