1936年，图灵提出著名的“图灵机”(Turing Machine)设想，1950年10月其发表《机器能思考吗》的论文，从此人类在AI研究的路上越走越深。从最早的感知机模型到目前热门的深度学习，如何将AI应用到金融行业成为了目前讨论的热门话题。本文从期权的风险来源入手，并详细地讲述了目前金融市场主流的风险对冲策略。由于期权收益与波动率变化高度相关，为了较好的预测未来波动率的变化，文本选择目前热门的神经网络模型对比特币价格波动率进行建模，并且发现神经网络模型可以对波动率预测取得一定的效果。
本文要点总结
◆资本市场中期权风险来源——市场判断与模型不一致性问题。
◆风险对冲常用策略，卖家常使用止损交易策略来对冲现货标的物价格波动，而买家则更多使用Delta与Delta-Gamma中性策略，从而可以做到短期内无论价格上涨或者下跌，投资者都可以获得正收益的期权组合。
◆通过使用LSTM模型对比特币历史价格数据建模，我们发现对于价格走势波动比较大的部分，预测的结果并不能很好地进行表现，不过预测结果和测试集真实值的整体趋势还是很接近，一定程度上可以作为期权交易的参考依据。
免责声明：本报告仅根据市场客观数据进行调查研究，其中引用数据已尽力做到准确严谨，但是不能保证100%准确无误，并且不能作为个人投资参考。
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Gate.io 2020年7月26日
