本研究通过机器学习算法和蒙特卡洛模拟相结合，解决了传统定价模型无法处理美式期权复杂性的问题。研究结果表明，该方法在期权定价中具有优势，提高了定价准确性和预测稳健性。

该研究使用深度强化学习对美式期权进行对冲，并研究了超参数对对冲表现的影响。研究发现每周重新训练的DRL代理性能更好，且在交易成本为1%和3%时，DRL代理优于Black-Scholes Delta方法。