50ETF：期權預測模型效果與風險分析

【期權成交信息的“聰明錢”效應探索】2024 年 7 月 31 日發佈的《期權策略系列觀察》對期權隱波進行標準化，以 50ETF 爲例嘗試預測隱含波動率和現貨價格。 採用隨機森林、XGBoost 和 MLP 三種模型測試，構建 16 個特徵，大部分特徵相關性較低，除動量存在聚集效應。 預測隱含波動率時，隨機森林和 XGBoost 捕捉波動率上行能力較強，總體勝率約 60%，XGBoost 能力更均衡但波動大，MLP 預測能力一般。 預測價格時，隨機森林和 XGBoost 預測勝率大幅下降，MLP 全程看空缺乏預測能力，隨機森林與 XGBoost 擇時後收益表現提升明顯。 需注意風險提示，文中模型結果僅供研究參考，不構成投資建議。