作者:郑金武 来源:中国科学报 发布时间:2021/10/15 17:12:15
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神州信息与中科大发布两项联合研究课题

 

10月13日下午,在中国科学技术大学国际金融研究院和神州信息共同主办的“科技自强、数据融通、场景创新——前沿金融科技研讨会”上,神州信息与中国科学技术大学携手发布了《考虑需求场景的金融产品个性化营销设计》《期权定价与波动率校准》两个联合课题。

数智时代,客户需求日趋呈现个性化、差异化和多样化、动态性等特性,银行理财、资讯等支撑业务发展的推荐如何从传统手段向更具针对性和精准化的推荐策略转变?过去各数字平台的主流推荐方式是“人工推荐”,现在“算法推荐”因为个性化、自动化、精准推荐等优势逐渐成为主流方式,但同时面临数据安全、用户权益保护、用户抵制等多重挑战。

《考虑需求场景的金融产品个性化营销设计》联合课题,基于大数据、人工智能等数字技术与银行等业务场景的融合应用,主要研究三大问题:一是在其他条件不变的情况下,产品推荐中算法与人工编辑的使用是否都会增加用户的购买量;二是数字平台应该如何结合传统的营销组合,如价格促销,实现更为有效的算法推荐效果;三是数字平台如何开发包含价格促销策略在内的“连续算法+人工”组合推荐方式实现最优收入。

中国科学技术大学副教授李勇军表示,基于第一阶段实验,围绕以上三个问题的研究结果表明:平均比较而言,算法推荐的效果不如人工推荐;免费活动的采用,可以逆转算法推荐的负面影响,但随着时间变化调节效果呈现下降趋势;与对照组相比,深度强化学习(DQN)推荐得到利润增长 39%,可有效助推银行业务发展。

《期权定价与波动率校准》联合课题,主要解决目前应用最广泛的Black-Scholes期权定价模型面临的部分假设不合理、在使用上存在局限的问题。将在经典的Black-Scholes期权定价模型基础上,充分考虑巴塞尔协议III对衍生产品交易风险的最新要求,从柳树法(willow tree)建模及相关衍生品估值、VV(Vanna-Volga)方法校准波动率及期权定价这两个方面展开研究,以更好地贴近市场实际。

李勇认为,“柳树法”研究历史不长,其对于所有类型的衍生品定价是否可行并且能否体现出更大的优越性还是未知。相比于传统二叉树、三叉树模型,柳树法具有更高效、更准确、更稳定等优势,可用于多种衍生品估值。将柳树法与现存的多种模型进行结合推广,衍生出更高效、准确的衍生品定价方法是课题探索的方向。关于VV(Vanna-Volga)方法,用其进行风险管理能够有效应对波动率微笑曲线的影响,在一个非正态的波动率曲线市场里面有更好的定价表现。理论上只要在给定期限内至少有三个可靠的波动率报价可用,就可以应用于任何市场,但目前市场应用并不广泛,验证VV方法在其他市场的通用性是该课题的一个研究方向。

未来,神州信息与中国科学技术大学将依托“数字智能决策联合实验室”,将前沿金融科技的理论研究与产业发展需要紧密相连,从人才、资源、能力多方面优势互补,推进联合研究课题成果落地,助力金融创新、促进实体经济发展。

 
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