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文档摘要

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高频期权定价模型比较研究

一、引言

期权作为金融市场重要的风险管理工具，其定价准确性直接影响市场参与者的决策效率与风险管理效果。传统期权定价模型（如Black-Scholes-Merton模型）基于市场连续、无摩擦、波动率恒定等假设构建，在低频数据环境下具有一定解释力。但随着金融市场交易技术的革新，高频交易（通常指秒级或毫秒级数据）逐渐成为主流，市场微观结构特征（如价格跳跃、波动率聚类、买卖价差波动）愈发显著，传统模型因无法充分捕捉高频数据中的动态信息，定价偏差问题日益突出。

在此背景下，学术界与实务界围绕高频数据特性，先后提出了跳跃扩散模型、随机波动率模型、机器学习融合模型等新型高频期权定价