Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融衍生品定价与风险管理中的应用（415）亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！中国银行业协会《2023 中国金融科技发展报告》显示，国内 80% 的券商衍生品定价仍依赖传统 Black-Scholes（BS）模型，极端行情下定价误差普遍超过 3%；而 2023 年某头部券商的实战数据（出自其《2023 年 Q4 衍生品业务复盘》）显示，通过 Java+Spark MLlib 构建的机器学习定价系统，已将 50ETF 期权定价误差压缩至 0.8%，单日风险管理效率提升 400%。