Seminarium QFRG i DSLab

8 grudnia 2020

Zapraszamy na szóste seminarium w ramach comiesięcznego cyklu spotkań badawczych prowadzonych wspólnie przez QFRG ( Quantitative Finance Research Group) oraz DSLab ( Data Science Lab ). Spotkanie poświęcone będzie tematowi: Artificial Neural Networks Performance in WIG20 Option Pricing , w ramach którego Maciej Wysocki (QFRG) i Robert Ślepaczuk (QFRG) omówią skuteczność sztucznych sieci neuronowych w wycenie opcji na warszawskiej GPW oraz porównają je z klasycznym modelem Blacka-Scholesa-Mertona opartym na zmienności historycznej.

QFRG jest miejscem prowadzenia badań i wymiany doświadczeń osób zaangażowanych w badanie zjawisk świata inwestycji z perspektywy teorii i praktyki na styku nauki i biznesu. Działalność DSLab oparta jest w głównej mierze na projektach akademickich mających na celu pogłębianie wiedzy członków zespołu, dzielenie się nią z innymi zainteresowanymi tematyką Data Science oraz przygotowanie publikacji o charakterze naukowym i dydaktycznym.

Szóste spotkanie odbędzie się online 14 grudnia 2020 (poniedziałek) o godz. 17:00 online na platformie Google Meet.

Link do spotkania: meet.google.com/qvd-ffsz-zwa

Spotkanie będzie prowadzone w języku angielskim. Prosimy o potwierdzenie uczestnictwa do 13 grudnia na adres emailowy: yWNV3TfE+J{}w'*6@L]#[k=A=NLU%5@s+]gzC-5

Wystąpienie zaplanowane jest na ok. 45 minut, a po nim zapraszamy do dyskusji. Prosimy o zalogowanie najpóźniej o 16:50 . O 17:00 rozpocznie się prezentacja.

Dołączenie do spotkania oznacza zgodę na nagrywanie . Prosimy o wyłączenie kamer i mikrofonów w trakcie prezentacji i wysyłanie pytań do prelegenta na czacie.

Streszczenie wystąpienia:

In this paper the performance of artificial neural networks in option pricing is analyzed and compared with the results obtained from the Black – Scholes – Merton model based on the historical volatility. The results are compared based on various error metrics calculated separately between three moneyness ratios. The market data-driven approach is taken in order to train and test the neural network on the real-world data from the Warsaw Stock Exchange. The artificial neural network does not provide more accurate option prices. The Black – Scholes – Merton model turned out to be more precise and robust to various market conditions. In addition, the bias of the forecasts obtained from the neural network differs significantly between moneyness states.

Kolejne spotkanie planowane jest na 18.01.2021 r.

Serwisy *.wne.uw.edu.pl używają plików cookies zapisywanych na komputerach użytkowników. Są one niezbędne do prawidłowego działania mechanizmów stron internetowych Wydziału Nauk Ekonomicznych UW.

Szczegółowe informacje o Polityce obsługi cookies w serwisach Uniwersytetu Warszawskiego dostępne są na stronie https://www.uw.edu.pl/polityka-obslugi-cookies-ciasteczek-w-serwisach-uw