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基于极限学习机的实物期权定价模型研究的任务书
一、研究背景
随着金融市场的不断发展，期权市场作为金融衍生品的重要组成部分，其在股票、商品等领域的应用也日益广泛。实物期权是一种以实物品种作为标的资产、约定买卖实物品种的权利的金融工具。与传统期货和期权不同的是，实物期权既满足了价格风险的对冲，也满足了生产经营和实物交割的需要，具有更广泛的应用。
实物期权交易在国内起步较晚，但在近年来逐渐走进人们视线，成为典型的交易方式。实物期权的具体交易设置与定价模型也成为当前研究的热点之一。
极限学习机（ExtremeLearningMachine，简称ELM）是一种单隐层前向神经网络算法，具有学习速度快、泛化能力强的特点，在机器学习领域得到了广泛的应用。近年来，ELM在金融领域的应用也逐渐增多，如股价预测、交易量预测、投资组合管理等。
本研究将以实物期权定价为背景，基于极限学习机算法，从实证研究的角度出发，旨在探讨实物期权的定价问题，为实物期权的交易设置与应用提供理论支持。
二、研究方法
本研究将基于实物期权定价模型，采用ELM算法对实物期权进行定价。具体的研究方法如下：
1.收集实物期权交易所需的数据，包括实物品种的市场价格、收益率、波动率等指标；同时结合历史数据构建出收益率和波动率的方差协方差矩阵，为实物期权定价提供数据基础；
2.基于BS二叉树模型，建立实物期权定价模型，通过对实物期权的标的资产和市场环境等特征进行分析，选取相应的变量进行建模；
3.使用ELM算法对模型进行学习和拟合，采用交叉验证等方法进行模型评估和调整，确保模型在预测中的准确性和鲁棒性；
4.通过对实物期权的模型预测结果与实际交易价格进行比较，验证模型的有效性和可行性。
三、研究内容及重点
本研究的主要工作包括以下内容：
1.分析实物期权的基本概念和市场特征，了解实物期权交易的规则和流程，研究实物期权交易的现状和存在的问题。
2.建立实物期权定价模型，采用BS二叉树模型，选取不同的变量进行建模，进行模型的参数估计。
3.确定ELM算法的输入和输出变量，进行数据预处理和特征提取，对模型进行学习和拟合。
4.对模型进行交叉验证和评估，对模型进行参数调整和优化，确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。
5.通过对模型预测结果与实际交易价格的比较，验证模型的精度和鲁棒性，探索实物期权的定价问题，为实物期权交易提供决策支持和参考。
四、预期成果及意义
本研究的预期成果包括：
1.建立基于ELM算法的实物期权定价模型，为实物期权的交易设置和价格形成提供新的思路和方法。
2.探讨实物期权的交易流程和交易策略，为实际交易中的决策提供参考和支持。
3.分析实物期权的市场特征和行情规律，为投资者制定合理的投资策略提供参考和建议。
4.对ELM算法在金融领域的应用进行探索和研究，为金融领域的研究和应用提供新的思路和方法。
本研究的意义主要在于：
1.探索实物期权的定价问题，为实物期权的交易提供决策支持和参考，促进实物期权的市场发展和创新。
2.基于ELM算法的实物期权定价模型，探索新的模型建立方法和运用方式，丰富金融领域的研究手段和方法。
3.对金融领域的ELM算法应用进行分析和研究，拓宽了机器学习在金融领域的应用路径和视野。
4.本研究的成果可以为实际投资中的决策提供参考和支持，为早期的实物期权市场培育和发展提供理论支持。