Generating Volatility Surfaces using Variational Autoencoders
Generering av volatilitetsytor är en väsentlig del i prissättning av optioner. Dagens modeller är mycket komplexa och saknar egenskapen att kunna representera alla möjliga ytor, därför ses neurala nätverk som ett alternativ. I denna rapport undersöker vi användbarheten av just Variational Autoencoders på aktiemarknaden.This study presents an in-depth exploration into the utilization of Variational Autoencoders (VAEs) for modeling and completing implied volatility surfaces within the context of the index equities market, a crucial aspect of option pricing. Moreover, our study examines the predictive capabilities of neural networks concerning fluctuations in spot prices, with a specialized spot model calibrated to