Obliczenia finansowe

Praca dotycząca wyceny, analiza ryzyka, algorytmicznej analizy obrotów z wykorzystaniem technologii CUDA. Poniżej przedstawiamy wyniki tej pracy w postaci wykresów uzyskanych przy wykorzystaniu generatora liczb losowych i symulacji Monte Carlo.

Akceleracja GPU w oprogramowaniu analitycznym Murex	Próbkowanie metodą Monte Carlo w aplikacji SciFinance

Kluczowe aplikacje z dziedziny inżynierii finansowej wykorzystujące CUDA

* Oczekiwany wzrost szybkości w porównaniu do systemu opartego na czterordzeniowym procesorze x64. Wzrosty szybkości według testów przeprowadzonych samodzielnie przez firmę NVIDIA lub na podstawie dokumentacji od dostawcy aplikacji.

• Projekt holdingu JP Morgan Chase „Wykorzystanie GPU w obliczeniach ryzyka” nagrodzony za innowacyjność w dziedzinie technologii bankowych
• Opracowana przez Aon Benfield platforma PathWise wykorzystuje jednostki GPU w zarządzaniu ryzykiem w firmie Standard Life
• Bloomberg używa układów GPU do przyspieszenia procesu wyceny obligacji
• BNP Paribas wykorzystuje układy GPU Tesla przy wycenie derywatów

• Pakiet CUDA SDK zawiera przykładowy kodu generatora liczb losowych i próbkowania metodami Monte Carlo, Black-Scholes, oraz wyceny metodą dwumianową i metodą pochodnej w aplikacji SciFinance firmy SciComp
• Programowanie z wykorzystaniem CUDA w środowisku Mathematica
• Kod generatora liczb losowych Mersenne Twister od jego oryginalnych autorów
• Wyceny realizowane na silniku czasu rzeczywistego Voleara firmy Hanweck
• Trójwymiarowe wizualizacje danych rynkowych na oprogramowaniu firmy Aqumin
• Analiza ryzyka wykorzystująca technologię CUDA от firmy Exegy Ticker Plant
• Aplikacja do modelowania stóp procentowych kredytów LIBOR metodą Monte Carlo
• Oprogramowanie Level 3 Finance
• Biblioteki wyceny i zabezpieczenia się od ryzyka PricingCatalyst firmy QuantCatalyst
• Oprogramowanie Accelerated Trading Solutions firmy OnEye (Australia)
• Arbitragis Trading
• Rozszerzenie możliwości środowiska do obliczeń statystycznych R o wykorzystanie technologii obliczeń na GPU
• Akceleracja programu MATLAB

• Przełomowy punkt: korzyści związane z wydajnością płynące ze stosowania procesorów graficznych, magazyn Risk, wrzesień 2010
• Procesory graficzne w inżynierii finansowej: zastosowania głównonurtowe (kierunek strategii), Ovum, sierpień 2010
• W kierunku globalnego modelu wyceny, magazyn Risk, 2010
• Aby funkcjonować jeszcze szybciej, firmy maklerskie zwracają się w stronę chipów obsługujących gry wideo, Wall Street Journal, kwiecień 2010
• O tym, jak trzy globalne organizacje wykorzystują moc technologii obliczeń na GPU, HPCWire, listopad 2009
• Bloomberg wykorzystuje układy GPU do przyspieszenia procesu wyceny obligacji, Wall Street & Technology, wrzesień 2009
• Olbrzymi skok: dzięki zastosowaniu nowej architektury opartej na GPU, BNP Paribas redukuje czas obliczeń przy jednoczesnym obniżeniu poboru energii, Waters Power, czerwiec 2009
• BNP przyspiesza obliczanie ryzyka za pomocą akceleracji sprzętowej, Securities Technology Monitor, kwiecień 2009
• Wall Street akceleruje analizę opcji za pomocą technologii GPU, Wall Street & Technology, marzec 2009
• Akceleracja sprzętowa: spekulanci giełdowi i Teraflops, Tabb Group, czerwiec 2009
• Mike Giles z Oxfordu
• Report Claudio Albanese’a: Zamiany podlegające wykupowi przed terminem , Notowania ciągłe
• Finansowe symulacje metodą Monte Carlo na systemach o zróżnicowanej architekturze
• Wilmott Magazine: Derivatives pricing from QuantCatalyst
• Opcje wyceny – raport firmy OnEye (Australia)
• Wyceny opcji azjatyckich na klastrze złożonym z GPU

• Akceleracja programu MATLAB
• Inne rozwiązania wertykalne wykorzystujące produkty Tesla

• Inne rozwiązania wertykalne Tesla
• Narzędzia programistyczne i biblioteki CUDA