2021年12月9日下午，意大利乌迪内大学（University of Udine）经济与统计学院教授，法国国家信息与自动化研究院创办的金融衍生品定价与风险管理平台PREMIA的学术主管Antonino Zanette和法国国家科学研究院(CNRS)研究员，巴黎中央理工大学的Ludovic Goudenege教授共同开启了精算论坛活动第192期，报告由中国精算研究院韦晓老师主持。

会议的前半段由Antonino Zanette教授带来如何将机器学习的技术应用到期权定价中的讲解。首先教授对高斯回归过程进行了简单的介绍，解释了高斯回归过程在处理多维数据上的优点，并且和神经网络等技术相比，高斯回归过程的计算时间更短并且结果也更精确。接下来教授介绍了使用高斯回归过程来对带有随机波动和随机利率的可变年金进行定价，并考虑了动态提取年金的策略。在这个问题之后，教授介绍了使用机器学习来对多维Black-Scholes模型的美式期权进行定价，使用了向后动态规划算法和高斯回归过程进行模拟，使用了欧式期权价格作为控制变量，从而克服了维数灾难（curse of dimensionality）。从数值结果来看，该方法快速可靠，对于非常高的维数也有很好的拟合效果。

会议的后半段由LudovicGoudenege教授给我们讲解机器学习来拟合多维的马尔科夫Black-Scholes模型和非马尔科夫的Bergomi模型，并使用高斯回归过程来克服维数灾难问题。接下来教授介绍了移动平均期权，在定价中往往是多维的。基于高斯过程回归，教授提出了一种百慕大式的移动平均期权定价方法- GPR-GHQ方法。

在会议的最后，两位教授也与参加本次会议的师生对于一些问题进行了深入讨论，讲座圆满结束。