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金融衍生品定价模型的深度学习改进
引言
在金融市场的浪潮中，衍生品始终是连接风险与收益的关键工具。从早期的利率互换到如今复杂的结构化产品，衍生品的定价能力直接影响着金融机构的风险管理水平与市场竞争力。传统定价模型如Black-Scholes-Merton（BSM）、二叉树模型、蒙特卡洛模拟等，曾凭借数学上的严谨性和可解释性成为行业基石。但当市场波动加剧、产品复杂度攀升、数据维度爆炸式增长时，这些模型逐渐显现出“力不从心”——对非线性关系捕捉不足、对高维数据处理低效、对非正态分布假设的偏离，都让定价误差成为悬在从业者头顶的“达摩克利斯之剑”。
近年来，深度学习技术的崛起为这一困境提供了破局可能。
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