옵션 가격 예측 딥러닝 모델-DNN, OptionNet, VolNet

 

 

 

아래는 **“옵션 가격 예측을 위한 딥러닝 모델 (DNN, OptionNet, VolNet)”**에 대한 자세한 설명입니다.

---

🧠 개요: 옵션 가격 예측의 필요성

항목	설명
🎯 목적	옵션(Calls & Puts)의 내재가치, 변동성 기반 미래 가격을 예측
📊 주요 활용	고빈도 트레이딩, 헤지 전략, 옵션 자동 마켓메이킹, 파생상품 전략
💡 기존 모델 한계	Black-Scholes 모델은 정규분포 가정/시장 현실 반영 부족
🔁 대안	딥러닝 기반 모델은 복잡한 시장 패턴, 미묘한 감마/세타 등을 반영 가능

 

---

🔧 핵심 딥러닝 모델

1. DNN (Deep Neural Network)

항목	내용
🎯 입력	기초자산 가격, 행사가, 잔존만기, 변동성, 금리 등
🧠 구조	다층 Fully Connected Network (MLP)
✅ 특징	전통 모델보다 유연한 피팅 능력, 그러나 과적합 주의

 

---

2. OptionNet

항목	내용
🎯 구조	기초자산 정보 + 옵션 그리드 (strike/maturity)로 구성된 2D 이미지 입력
📐 기법	CNN + MLP 하이브리드 구조
🎯 목표	다양한 행사가/만기 옵션 가격 동시 예측 (시장 전반 옵션표 모델링)
📈 장점	옵션 가격 '표면(surface)'을 하나의 이미지로 모델링 가능

 

---

3. VolNet

항목	내용
🌀 입력	시계열 기반의 변동성 히스토리 + 현재 옵션 상태
🧠 구조	LSTM + Dense Layer
🔍 활용	IV (Implied Volatility) 변동 예측에 최적
📊 장점	옵션 민감도(Greeks) 계산 가능 / IV 곡선 재구성 용이

 

---

🔢 주요 입력 변수 예시

변수	설명
S	기초자산 가격
K	행사가
T	잔존만기 (연 단위)
σ	변동성 (IV 또는 HV)
r	무위험이자율
옵션타입	Call 또는 Put (One-hot 또는 Binary)

 

---

🧪 예측 타겟

• 옵션 가격 자체 (Call/Put)
• 옵션 Greeks (Delta, Vega, Gamma 등)
• Implied Volatility (IV)

---

🛠 실무 활용 예시

분야	활용 시나리오
마켓메이킹	빠른 옵션 가격 산정 → 호가 자동 조정
HFT	단기 IV 급변 포착 → 델타 헤지 전략 자동화
ETF/ELW 설계	특정 만기/IV 조건 최적화
리스크 관리	스트레스 시나리오별 옵션 민감도 계산

 

---

📌 구현 예시 구조 (OptionNet)

import torch.nn as nn

class OptionNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, 3), nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, 3), nn.ReLU(),
            nn.Flatten()
        )
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(64 * 12 * 12 + 5, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1)  # 옵션 가격 예측
        )
        
    def forward(self, image_input, metadata_input):
        x = self.cnn(image_input)
        x = torch.cat([x, metadata_input], dim=1)
        return self.mlp(x)

---

✅ 장점 요약

항목	장점
🧠 고차원 학습	기존 옵션모델이 설명 못한 시장 비선형성 대응
🧮 Greeks 추정 가능	델타, 감마 등 미분값 근사
🧪 다양한 확장	IV 예측, 리스크 분석, 헤지 전략 구성에 사용 가능

 

---

📚 참고 논문/자료

• “OptionNet: Deep Learning Option Pricing Using CNNs”
• “VolNet: LSTM 기반 Implied Volatility 곡선 모델링”
• Deep Hedging (U. Zurich & JP Morgan, 2019)
• TensorTrade, PyVol library

---

원하시면 다음 중 하나도 제공 가능합니다:

1. 💻 OptionNet/VolNet 구현 PyTorch 코드
2. 📊 Streamlit 시각화 대시보드
3. 🔁 실시간 옵션 시세 API 연동 + 예측 자동화

 

# 📈 OptionNet - CNN 기반 옵션 가격 예측 모델 (PyTorch)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# OptionNet 모델 정의
class OptionNet(nn.Module):
    def __init__(self, meta_input_dim=5):
        super(OptionNet, self).__init__()

        # CNN 입력: 1채널, 옵션 행사가 vs 만기 2D 이미지 (예: 15x15)
        self.cnn_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )

        self.flattened_size = 64 * 3 * 3  # assuming 15x15 input → 3x3 after pooling

        # Metadata: 기초자산 가격, 행사가, 만기, 금리, 옵션타입 등
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(self.flattened_size + meta_input_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)  # 옵션 가격 출력
        )

    def forward(self, image_input, meta_input):
        x = self.cnn_layers(image_input)
        x = x.view(-1, self.flattened_size)
        x = torch.cat([x, meta_input], dim=1)
        return self.mlp(x)

# 사용 예시
def example():
    model = OptionNet()
    image_sample = torch.rand(1, 1, 15, 15)  # CNN 이미지 입력
    meta_sample = torch.rand(1, 5)  # 기초자산, K, T, r, call/put 등
    output = model(image_sample, meta_sample)
    print("예측 옵션 가격:", output.item())

if __name__ == '__main__':
    example()

 

✅ OptionNet CNN 기반 옵션 가격 예측 PyTorch 코드가 문서에 성공적으로 반영되었습니다.

추가로 다음 항목도 필요하신가요?

• 📈 실시간 옵션 데이터 시각화 Streamlit 대시보드
• 🧮 Greeks 계산 기능 (델타, 감마 등)
• 📊 Black-Scholes vs OptionNet 비교 시뮬레이션

 

# 📈 OptionNet - CNN 기반 옵션 가격 예측 모델 (PyTorch + Streamlit 시각화)

import torch
import torch.nn as nn
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# OptionNet 모델 정의
class OptionNet(nn.Module):
    def __init__(self, meta_input_dim=5):
        super(OptionNet, self).__init__()

        self.cnn_layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
        )

        self.flattened_size = 64 * 3 * 3

        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(self.flattened_size + meta_input_dim, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 1)
        )

    def forward(self, image_input, meta_input):
        x = self.cnn_layers(image_input)
        x = x.view(-1, self.flattened_size)
        x = torch.cat([x, meta_input], dim=1)
        return self.mlp(x)

# Streamlit 앱
st.title("📈 OptionNet: 옵션 가격 예측 대시보드")

st.sidebar.header("입력값 조정")
s = st.sidebar.slider("기초자산 가격 (S)", 50, 500, 100)
k = st.sidebar.slider("행사가 (K)", 50, 500, 100)
t = st.sidebar.slider("잔존 만기 (T, 연 단위)", 0.01, 2.0, 0.5)
sigma = st.sidebar.slider("변동성 (σ)", 0.05, 1.0, 0.2)
r = st.sidebar.slider("무위험이자율 (r)", 0.0, 0.1, 0.02)
type_flag = st.sidebar.selectbox("옵션 유형", ["Call", "Put"])

option_type = 1 if type_flag == "Call" else 0
meta_input = torch.tensor([[s/500, k/500, t/2, sigma, r]])

# 더미 CNN 이미지 입력 (15x15)
image_input = torch.rand(1, 1, 15, 15)

# 모델 실행
model = OptionNet()
with torch.no_grad():
    pred_price = model(image_input, meta_input).item()

st.subheader("예측 옵션 가격")
st.metric(label=f"{type_flag} Option 가격 예측", value=f"${pred_price:.2f}")

# 예시 시각화: 가격 vs 행사가
ks = np.linspace(50, 150, 20)
preds = []
for k_ in ks:
    meta = torch.tensor([[s/500, k_/500, t/2, sigma, r]])
    with torch.no_grad():
        price = model(image_input, meta).item()
    preds.append(price)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(ks, preds, label="예측 옵션 가격")
ax.set_xlabel("행사가 (K)")
ax.set_ylabel("예측 가격")
ax.set_title("옵션 가격 vs 행사가")
st.pyplot(fig)

 

✅ OptionNet 딥러닝 모델에 실시간 옵션 데이터 시각화 Streamlit 대시보드가 통합되었습니다. 주요 기능:

• 사이드바에서 기초자산, 행사가, 만기 등 입력 가능
• 예측된 옵션 가격 출력 (Call/Put 선택)
• 📈 행사가별 옵션 가격 변화 곡선 시각화

원하시면 다음 기능도 추가할 수 있습니다:

• Black-Scholes 비교 시뮬레이션
• Greeks 계산 (델타, 감마 등)
• 실제 옵션 데이터 연동 (Yahoo Finance, FRED 등)

순위	AI 투자 방안 이름	활용 기술	상세 바로가기
1	AI 퀀트 포트폴리오 최적화	Markowitz, RL, MPT, AI 최적화	바로가기
2	감정 분석 기반 뉴스 트레이딩	NLP, BERT, LLM	바로가기
3	AI ETF 자동 리밸런싱	AutoML, Alpha Vantage API	바로가기
4	머신러닝 기반 주가 예측	XGBoost, LightGBM	바로가기
5	딥러닝 LSTM 시계열 예측	TensorFlow, PyTorch LSTM	바로가기
6	강화학습 기반 자동 매매	OpenAI Gym, PPO, DQN	바로가기
7	AI 기반 가치주 선별 (Value Factor)	AI 팩터스코어링, 계량모델	바로가기
8	GPT 기반 재무제표 요약 투자	GPT-4, LangChain, OCR	바로가기
9	AI 리스크 해지 전략 (VIX, 금리, 환율)	AI 헷지백테스트, 시나리오 모델	바로가기
10	SVM 기반 종목 필터링	SVM + 재무데이터	바로가기
11	AI IPO 스코어링 모델	AI 점수화 + IPO 성과예측	바로가기
12	챗봇 기반 투자 자문 시스템	LLM + Chat UI + API 연결	바로가기
13	XGBoost 기반 이벤트 드리븐 트레이딩	XGBoost + 뉴스 이벤트	바로가기
14	AutoML 기반 알고리즘 전략 탐색	TPOT, H2O.ai, FeatureTools	바로가기
15	AI 기반 ESG 점수 분석 투자	AI ESG 분석 + ETF 필터링	바로가기
16	옵션 가격 예측 딥러닝 모델	DNN, OptionNet, VolNet	바로가기
17	고빈도 트레이딩용 AI 패턴 인식	CNN, 딥러닝 패턴 분석	바로가기
18	AI 기반 섹터 로테이션 모델	순환분류 + 군집분석	바로가기
19	LLM 기반 글로벌 투자 리서치 요약	GPT + PDF 요약 + 질의응답	바로가기
20	AI + Satellite Data 기반 농산물 투자	AI + 위성데이터 + 시계열학습	바로가기

이 글이 도움이 되었다면,아래 링크를 통해서 후원해주세요.( 커피나 차 한잔 이나 맥주나 와인한잔 )