【摘要】：高性能計(jì)算集群的“基礎(chǔ)設(shè)施”作為國家科學(xué)研究的保障已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略。高性能計(jì)算被廣泛使用,特別是在金融工程領(lǐng)域,并且是不可或缺的工具。目前用于提供高質(zhì)量圖形,視覺和遠(yuǎn)程金融研究用戶的高性能金融計(jì)算平臺(tái)已成為高性能計(jì)算研究的突破口。在金融市場,尤其是金融交易中,信息的任何時(shí)間和延遲都可能帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,期權(quán)定價(jià)問題需要算法的高實(shí)時(shí)性能。反向隨機(jī)微分方程(BSDE)近年來在金融計(jì)算中得到了廣泛的研究,并應(yīng)用于期權(quán)定價(jià)算法的問題。與Black-Scholes公式相比,當(dāng)概率模型不確定時(shí),BSDE計(jì)算更準(zhǔn)確。BSDE-Theta數(shù)值格式主要通過組合PDE高階數(shù)字格式和BSDE后向隨機(jī)微分方程自身特征得到。Theta格式離散BSDE用于時(shí)間范圍,條件數(shù)值方差由Monte_Carlo計(jì)算。插值計(jì)算方法用于獲得操作中隨機(jī)無網(wǎng)格點(diǎn)的值。通過這種求解方法,結(jié)果非常準(zhǔn)確。為此,本文提出了一種基于金融市場期權(quán)定價(jià)的高性能計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于Python語言開發(fā),采用B/S架構(gòu)為用戶提供服務(wù),實(shí)現(xiàn)了BSDE高精度數(shù)值計(jì)算方法和平臺(tái)的集成。設(shè)計(jì)用戶友好的用戶界面,提供方便的訪問方法,并結(jié)合CPU和GPU異構(gòu)計(jì)算框架方法,為平臺(tái)用戶提供跨節(jié)點(diǎn)計(jì)算需求,確保選項(xiàng)定價(jià)應(yīng)用程序中更準(zhǔn)確,更高效的計(jì)算資源。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP38
【圖文】：

圖１．１平臺(tái)層次結(jié)構(gòu)逡逑邋２．邋２算法模塊描述逡逑｜中文名稱邐｜應(yīng)用簡介逡逑ｓ＿ＣＰＵ邋Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ邋期權(quán)定價(jià)用邋Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ邋公式進(jìn)行期權(quán)定價(jià)。Ｂｌａｃｋ－式是衍生產(chǎn)品市場資產(chǎn)市場計(jì)算的最基本工ｏｎ＿ＧＰＵ邐二叉樹期權(quán)定價(jià)邐用二叉樹模型進(jìn)行期權(quán)定價(jià)。Ｂｍｏｍｉａｌ邋ｔｒｅｅ模型的優(yōu)勢在于它對期權(quán)定價(jià)運(yùn)算進(jìn)行精減更為直觀。所以它己作為全球主要證券金融期權(quán)定價(jià)的重要指標(biāo)。逡逑Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ期權(quán)定價(jià)邐用Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ方法進(jìn)行期權(quán)定價(jià)。Ｍｏｎｔｅ－Ｃａ二項(xiàng)式計(jì)算方法均是關(guān)于數(shù)值計(jì)算的定價(jià)方就是模擬計(jì)算合約中約定的價(jià)格軌跡來對

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邐ＣＰＵ的微架構(gòu)示意圖逡逑（ＡＬＵ－用于計(jì)算的晶體管）逡逑圖２．１邋ＧＰＵ與ＣＰＵ的比較逡逑此外，針對數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，ＧＰＵ使用ＳＩＭＤ邋（Ｓｉｎｇｌｅ邋Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ邋Ｍｕｌｔｉｐｌｅ逡逑Ｄａｔａ，單個(gè)指令多數(shù)據(jù)），如下圖２．２所示。在該配置中，單個(gè)控制組件負(fù)責(zé)逡逑多個(gè)流水線的操作，將相同的指令分派給每個(gè)流水線，并且在接收到指令時(shí)同逡逑時(shí)執(zhí)行處理組件［３］。逡逑１Ｃ邋ｒｉｄ逡逑ｍｏｃｋ邋（０，０）邐Ｂｌｏｃｋ邋（１，０）逡逑呡．：一Ｊ邋一■\．逡逑！邋｜了邋：；逡逑ＩｈｒｅａｃＳ邋（０，０）邋Ｔｈｒｅａｄ（ｌ＃０）邋Ｔｈｒｅａｄ邋（０，０）邋Ｔｈｒｅａｄ邋（１，０）逡逑＾邐｜邐口４邋４邐４４４邋Ｉ邋｜｜ａ逡逑Ｕｈ＾Ｉ邐ｉ？ｔｃａｌ邐ｌ＾ｄ邐ｉＭＭ逡逑Ｔ邋？邐ｍ逡逑，，邋＋逡逑：；－．邋？邋．邋■邋■邋■邋－邋■邋－邋．；－邋＾；＇邋■■－、．：．．．逡逑：＝逡逑圖２．２邋ＧＰＵ上的數(shù)據(jù)并行計(jì)算逡逑ＧＰＵ編程即是流編程

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本文編號：2773459