方差预测是风险评估中必不可少的一环，而风险评估又会影响投资组合构成。众所周知，标普500指数方差的预测值是VIX的平方，也就是由近期SPX期权价格组成的特定只做多头半静态投资组合的价值。当使用VIX的平方来预测标普500指数在30天期限内的方差时，SPX期权价格以线性方式组合。

机器学习算法的主要吸引力之一是它们既有可能改善线性预测，又有可能以非线性方式综合信息。本文研究了使用机器学习算法是否有助于预测标普500指数在30天期限内的方差。特别是，我们直接使用岭回归、前馈神经网络和随机森林算法来计算SPX期权价格。

我们还使用这些算法来计算VIX平方预测值的残差，旨在将机器学习与VIX（平方）所代表的人类理解相结合。研究结果表明这种混合方法行之有效，在这一预测问题上，人工智能可以补充人类智能，但还不能取代人类智能。