Régularisation du prix des options : Stacking
The non-parametric modelization of the stock options and other derivatives generated an increased interest over the past years. The goal of this paper is to predict the market price of an option from the same information as needed by the Black-Scholes formula. This is a continuation of more recent papers based on the modelization of these prices by the use of neural networks with a structure inspired by our economic knowledge of option pricing. Our contribution, with this paper, is the successful use of the stacking algorithm to improve the generalization of these models. This algorithm combines two training levels for the models, the second being used to improve the out-of-sample deficits of the first one. The obtained results are very interesting, and span the call options of the S&P 500 between 1987 and 1993. La modelisation non-parametrique du prix des options et autres produits derives a connu un interet croissant au cours des dernieres annees. Ce rapport se situe dans la perspective de predire le prix de l'option au marche a partir des memes informations utilisees dans la formule de Black-Scholes. Il se situe dans la continuation de travaux recents sur la modelisation de ces prix par des reseaux de neurones avec une structure inspiree des connaissances economiques sur la valorisation d'options. La contribution de la recherche presentee ici est l'utilisation avec succes de l'algorithme de Stacking pour ameliorer la generalisation de ces modeles. Cet algorithme combine deux niveaux d'entrainement des modeles, le deuxieme cherchant a combler les deficits hors-echantillon du premier. Les resultats obtenus sont tres interessants et portent sur des options d'achat du S&P 500 entre 1987 et 1993.