Penentuan harga opsi beli Eropa menggunakan Metode Physics-Informed Neural Networks

Abstract

Metode-metode penentuan harga opsi bermanfaat bagi investor untuk memprediksi harga opsi yang wajar. Khususnya, penentuan harga opsi jenis Eropa dapat dilakukan melalui penyelesaian persamaan diferensial parsial model Black-Scholes. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) untuk memperoleh solusi persamaan diferensial parsial Black-Scholes. Implementasi metode ANN membutuhkan pembentukan arsitektur model seperti penentuan banyak lapisan, neuron, dan penggunaan fungsi aktivasi dan loss yang akan digunakan. Jenis metode ANN yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Physics-Informed Neural Networks (PINNs) dengan hard-constraint dan soft-constraint. Penelitian ini membandingkan akurasi dari kedua hasil numerik metode PINNs tersebut dengan solusi analitik persamaan diferensial parsial Black-Scholes dalam menentukan harga opsi beli Eropa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode PINNs dengan soft-constraint merupakan metode yang lebih akurat dalam menentukan harga opsi beli Eropa dibandingkan dengan metode PINNs dengan hard-constraint.