Option Pricing by means of Genetic Programming

Created by W.Langdon from gp-bibliography.bib Revision:1.3872

@MastersThesis{heigl_05,
  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",
  URL =          "https://www.ads.tuwien.ac.at/publications/bib/pdf/heigl_05.pdf",
  size =         "68 pages",
  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",
}

Genetic Programming entries for Andreas Heigl

Citations