- author = "Andreas Heigl",
- title = "Option Pricing by means of Genetic Programming",
- school = "Vienna University of Technology, Institute of Computer Graphics and Algorithms",
- year = "2005",
- type = "Diplomarbeit",
- address = "Vienna, Austria",
- month = feb,
- keywords = "genetic algorithms, genetic programming",
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URL = "
https://www.ads.tuwien.ac.at/publications/bib/pdf/heigl_05.pdf",
- size = "68 pages",
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abstract = "This master thesis describes how to price options by
means of Genetic Programming. The underlying model is
the Generalised Autoregressive Conditional
Heteroskedastic (GARCH) asset return process. The goal
of this master thesis is to find a closed-form solution
for the price of European call options where the
underlying securities follow a GARCH process. The data
are simulated over a wide range to cover a lot of
existing options in one single equation.
Genetic Programming is used to generate the pricing function from the data. Genetic Programming is a method of producing programs just by defining a problem dependent fitness function. The resulting equation is found via a heuristic algorithm inspired by natural evolution. Three different methods of bloat control are used. Additionally Automatic Defined Functions (ADFs) and a hybrid approach are tested, too. To ensure that a good configuration setting is used, preliminary testing of many different settings has been done, suggesting that simpler configurations are more successful in this environment.
The resulting equation can be used to calculate the price of an option in the given range with minimal errors. This equation is well behaved and can be used in standard spread sheet programs. It offers a wider range of uses or a higher accuracy, respectively than other existing approaches.",
-
zusammenfassung = "Diese Diplomarbeit beschreibt, wie Optionen mit
Hilfe Genetischer Programmierung bewertet werden
koennen. Das zugrunde liegende Modell nennt sich GARCH
(Generalized Autoregressive Conditional
Heteroskedastic) Renditeprozess. Das Ziel dieser
Diplomarbeit ist eine geschlossene Formel, die als
Ergebnis den Preis einer europaeischen Kaufoption
liefert, dessen dahinter liegende Wertpapier einem
GARCH Prozess folgt. Die Daten werden innerhalb eines
breiten Wertebereiches simuliert, um die meisten
existierenden Optionen mit einer Formel bewerten zu
koennen.
Die Formel wird mittels Genetischer Programmierung aus den Daten generiert. Genetische Programmierung ist eine Methode, bei der nur durch Definition einer zum Problem passenden Bewertungsfunktion vollstaendige Programme produziert werden koennen. Die Ergebnisgleichung wird schliesslich mittels eines der Evolution aehnlichen Algorithmus gefunden. Drei verschiedene Methoden zum Bloat Control wurden verwendet. Zusaetzlich wurden auch Automatisch De
nierte Funktionen sowie ein hybrider Ansatz untersucht. Um sicherzustellen, dass eine gute Konfiguration gewaehlt wird, gibt es Vortests vieler verschiedener Konfigurationen. Es zeigt sich, dass in diesem Umfeld einfachere Konfigurationen erfolgreicher sind.
Die Ergebnisgleichung kann schliesslich zur Errechnung der Optionspreise mit minimalem Fehler verwendet werden. Diese Gleichung verhaelt sich gut und kann auch in Standardtabellenkalkulationen verwendet werden. Im Vergleich mit anderen existierenden Ansaetzen, bietet diese Gleichung eine weitere Verwendbarkeit beziehungsweise eine hoehere Genauigkeit.",
- notes = "In English. Supervised by Guether Raidl and Michael Hanke",
