随着沪深300股指期权合约——我国资本市场第一个上市的指数期权产品在中国金融期货交易所正式上市交易,未来会有更多个股期权陆续出现在我国的资本市场。同时,近年来机器学习运用于投资的渠道越来越多,量化投资的发展越来越迅速。因此,如何帮助投资者利用量化投资手段在动荡的股票场内期权市场获取稳定的收益成为了资本市场即将面对的问题。相关文献和历史经验表明,利用个股期权获利的重要基础是对其标的股票波动趋势的精准判断。然而,采用非线性的基于简单统计和传统股价技术分析的预测方法来预测股价,预测结果大都存在滞后性且预测效果不理想。小波分析对于股票价格这种波动过于剧烈,趋势性不够明显的金融时间序列的分解非常有效,学术界前辈通过对原始股价序列进行小波分解去噪,运用ARIMA模型对低频系数进行拟合预测,同时运用动态灰色预测或者SVR模型对高频系数进行拟合预测,最后重构系数得到预测的股价这一方法提高了股价预测的精度。本文首先提出一种基于小波变换、LSTM和Light GBM的预测方法来预测期权标的资产价格。以上证50ETF期权交易为例,用“db4”小波函数对代表市场的沪深300和上证50进行三层分解后得到高频数据和低频数据,对高频系数软阈值去噪之后,分别运用Light GBM对高频数据和LSTM对低频数据进行滚动预测,二者预测值重构的结果是模型最终预测结果,即期权标的资产价格的预测值。本文对上证50和沪深300进行实证分析来验证本文所提出模型的可行性,同时比较行业主流模型与本文所提出的模型的预测效果,以验证本文所提出模型的有效性。以上证50的预测结果为例,本文对上证50未来7天的预测准确率是82%,比主流模型高1%;对未来15天的预测准确率是78%,比主流模型高16%;对未来30天的预测准确率是74%,比主流模型高20%。因此本文在预测方法上的改进是有效的。本文以沪深300的波动趋势划分市场,根据不同市场选择不同的场内期权交易策略并构建相应的期权组合。具体划分如下:2013年12月1日至2015年6月25日为牛市,2015年6月25日至2015年12月31为熊市,2016年1月1日至2018年1月29日为震荡市,2018年1月29日至2019年12月为熊市。具体策略如下:震荡市场的策略:卖出当天价格最高的看跌期权,一直持有到行权日,到期日执行,每天滚动交易;牛市的策略:买开一份第一档实值认购期权,同时卖开两份第一档虚值认购期权;熊市的策略:买开一份第一档实值认沽期权,同时卖开一份第一档虚值认沽期权。策略的结果如下:震荡市的年化收益为8.92%;牛市的年化收益为47.96%;熊市的年化收益的最优表现为7.08%。