基于遗传算法优化的BP神经网络实物期权定价研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于人工神经网络的实物期权定价方法，由武汉理工大学的马文伟在会计学专业指导下完成。研究旨在克服传统实物期权定价的主观性和模糊性，通过BP神经网络和遗传算法建立更科学、客观的定价模型。论文主要研究内容包括BP神经网络的构建、遗传算法对网络的优化以及定价模型的检验。通过MATLAB编程实现算法操作，并对实际数据进行训练，最终建立了实物期权定价模型。研究结果表明，BP网络定价结果与实际价格相符合，适合用于投资项目的评估。本文的创新点在于将神经网络和遗传算法应用于实物期权定价，强调了隐含层神经元数目、网络优化、初始群体规模和交叉概率的合理设定对定价准确性的影响。关键词包括实物期权定价、BP神经网络、遗传算法和投资决策。" 在人工智能领域，特别是在期权定价方面，这篇论文提出了一个新颖的方法，即使用人工神经网络（BP神经网络）结合遗传算法来解决实物期权的定价问题。实物期权是一种非标准期权，它允许投资者在特定时间内投资某个项目或资产，具有灵活性和不确定性。传统的Black-Scholes模型在处理实物期权时存在局限性，因为它假设市场无摩擦且信息完全，而在真实世界中，这些条件往往不成立。 BP神经网络是一种反向传播的学习算法，它通过调整权重和阈值来拟合输入数据，从而在多层网络中进行复杂模式的学习。在本研究中，BP网络被用来模拟和预测期权的价值，通过对网络结构和参数的调整，可以提高定价的精确性。MATLAB作为一个强大的数学计算和建模工具，提供了神经网络和遗传算法的工具箱，使得这一过程变得可能。 遗传算法则是一种启发式搜索方法，模拟了生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等机制，用于优化网络结构，去除冗余节点，以提高模型的效率和准确性。选择合适的评价函数、交叉类型和变异概率对于遗传算法的性能至关重要。 论文还强调了在构建模型时合理确定隐含层神经元数量的重要性，因为过多或过少的神经元都可能导致模型过拟合或欠拟合。同时，优化网络时需要适当设定初始群体规模，以保证遗传算法的有效搜索。交叉概率的设定也是影响结果的关键因素，它决定了在进化过程中新个体生成的策略。 最后，通过对模型的实证检验，验证了基于人工神经网络的实物期权定价模型在投资决策中的有效性。论文的结论指出，这种方法得出的定价结果与实际市场价格相符，表明该模型能够为投资项目的评估提供有价值的参考。 这篇论文为人工智能在金融领域的应用，特别是实物期权定价问题，提供了一个有潜力的解决方案，并为未来的研究打开了新的思路。