深度学习在金融领域，特别是期权定价中，展现出重要潜力。研究训练深度神经网络，再现了Black-Scholes期权定价模型，展示了深度学习如何从市场数据中学习期权定价函数。深度学习能够捕捉到输入与输出之间的非线性关系，这是传统线性模型无法实现的。通过模拟数据，研究表明深度神经网络能够高效拟合期权价格。使用四层隐藏层的神经网络，模型在样本内和样本外的均方根误差（RMSE）都非常小，定价误差在行权价格的±1%以内，表明深度学习能精准捕捉市场价格与理论定价之间的差异。研究还强调了超参数选择、激活函数设计及优化方法对模型性能的影响，有效避免了过拟合，提升了泛化能力。深度学习为金融领域特别是期权定价提供了全新解决方法。随着技术发展，这种方法不仅可以优化期权定价，还能扩展到其他金融问题的解决方案中。