1936年，圖靈提出著名的“圖靈機”(Turing Machine)設想，1950年10月其發表《機器能思考嗎》的論文，從此人類在AI研究的路上越走越深。從最早的感覺機模型到目前熱門的深度學習，如何将AI應用到金融行業成為了目前讨論的熱門話題。本文從期權的風險來源入手，并詳細地講述了目前金融市場主流的風險對沖政策。由于期權收益與波動率變化高度相關，為了較好的預測未來波動率的變化，文本選擇目前熱門的神經網絡模型對比特币價格波動率進行模組化，并且發現神經網絡模型可以對波動率預測取得一定的效果。
本文要點總結
◆資本市場中期權風險來源——市場判斷與模型不一緻性問題。
◆風險對沖常用政策，賣家常使用止損交易政策來對沖現貨标的物價格波動，而買家則更多使用Delta與Delta-Gamma中性政策，進而可以做到短期内無論價格上漲或者下跌，投資者都可以獲得正收益的期權組合。
◆通過使用LSTM模型對比特币曆史價格資料模組化，我們發現對于價格走勢波動比較大的部分，預測的結果并不能很好地進行表現，不過預測結果和測試集真實值的整體趨勢還是很接近，一定程度上可以作為期權交易的參考依據。
