一、报告时间

2025年3月13日（星期四）15:00

二、报告地点

明德区才德楼A203

三、报告题目

期权量化交易策略中一种基于WSVR方法的波动率预测模型

四、主讲人

汤凌冰，1975年出生，男，上海交通大学计算机科学与技术专业博士，湖南工商大学管理学教授，德国卡尔斯鲁厄理工学院访问学者。研究方向为金融科技、计算金融与机器学习。主持国家社会科学基金面上项目1项、教育部人文社会科学基金面上项目1项，湖南省社会科学与自然科学基金面上项目3项。第一作者发表学术论文10数篇，多篇被SSCI、SCI、EI、CSSCI与CSCD收录，出版学术专著1部。主持湖南省省级教研教改项目1项，第一主编教材1部，主讲《金融工程》、《计算机网络》与《数据挖掘》等课程。

五、报告摘要

本次报告将探讨一种基于WSVR方法的波动率预测模型。首先，研究背景‌将聚焦于期权定价原理、交易策略类型与量化分析框架，引出期权定价核心要素波动率的建模、计算与预测问题，并且将围绕波动率这一研究对象，对国内外主要文献加以述评。同时，报告还将初步探讨数理金融、金融工程、计算金融与科技金融等相关研究范式的异同，以确立基于小样本学习理论的机器学习作为研究手段。随后，针对期权对应标的金融时间序列所具有的波动集聚、尖峰与厚尾特性，应用具有多尺度分辨能力的小波函数以设计构造出满足Mercer条件的小波核并置于准确性与泛化性兼具的支持向量机之中，从而最终提出基于WSVR方法的波动率预测模型。实验结果表明，无论是基于GARCH模型生成的模拟数据，还是真实的股指数据，该模型的适用性与有效性均得到了较好验证。