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国内新闻 Python王牌添速库:奇怪期权定价的利器

{

# include<cuda_runtime.h>

std::exit(EXIT_FAILURE);

# include<vector>

# include<chrono>

1

# include<helper_cuda.h>

在不失清淡性的情况下,行家能够行使亚式窒碍期权行为一个示例。亚式窒碍期权是亚式期权和窒碍期权的同化。衍生品价格取决于标的资产价格S、实走价格K和窒碍价格B的平均值。以上下望涨期权离散化亚洲窒碍期权为例。

# include<stdio.h>

Black-Scholes模型能够有效地用欧洲走权规则为plain vanilla定价。像窒碍(Barrier)期权和篮子(Basket )期权如许的期权具有复杂的组织。蒙特卡罗模拟是一栽有效的定价手段。为了得到一个准确的价格和一个幼的转折,你必要许众模拟路径,计算相等浓密。

定价计算概述

}

近来,Deep Learning Derivatives(Ryan et al,2018)的论文被引入到行使深度神经网络来近似期权定价模型。该手段行使计算时间与推理时间进走定价训练,与GPU上的蒙特卡罗模拟相比,它实现了额表的数目级添速,这使得在生产环境中的实时奇怪期权定价成为一个现实现在的。

序言

第1片面:行使GPU Python库进走蒙特卡洛定价

这是行使蒙特卡罗模制定价的一个很好的示例。你必要一个起码16GB的GPU来复现这个终局。

std::cerr << "Curand Error on line "<< __LINE__<< std::endl;

}

curandStatus_t status = (expression);

CUDA手段

原标题:Python王牌添速库:奇怪期权定价的利器

在这篇文章中介绍的手段对奇怪期权类型异国任何节制。它适用于任何能够用蒙特卡罗手段模拟的期权定价模型。

2

# include<curand.h>

3

传统上,对GPU的蒙特卡罗仿真是在CUDA C/ C 代码中实现的。行家必须清晰地管理内存并编写大量样板代码,这对代码维护和生产效果挑出了挑衅。

NVIDIA GPU被设计用来行使大量线程进走并走计算。蒙特卡罗仿真是在GPU中能够很好添速的算法之一。在下面的末节中,行家将望到在传统的CUDA代码中行使蒙特卡罗模拟,然后在Python中行使分别的库实现相通的算法。

传统上,蒙特卡罗期权定价是在CUDA C/ C 中实现的。下面的CUDA C/ C 代码示例行使蒙特卡罗手段计算期权价格:

作者:Yi Dong 编译:1 1=6

幸运的是,每个模拟路径都是自力的,行家能够行使众核NVIDIA GPU在一个节点内添速计算,甚至在必要时将其扩展到众个服务器。原由自力路径的并走化,行使GPU能够将计算速度挑高几个数目级。

if(status != CURAND_STATUS_SUCCESS) {

在金融周围,计算效果未必能够直接转化为营业收好。量化分析师面临着在钻研效果和计算效果之间进走权衡的挑衅。行使Python能够生成简洁的钻研代码,从而挑高了钻研效果。但是,清淡的Python代码速度很慢,不正当用于生产环境。在这篇文章中,吾们将追求如何行使Python的GPU库来高性能实现奇怪期权定价周围遇到的题目。

# defineCHECKCURAND(expression)

// atomicAdd is introduced for compute capability >=6.0

倘若标的资产的平均价格矮于这一程度,则该期权无效。 资产现货价格S清淡在建模中被认为是属于几何布朗活动,它有三个参数:现货价格、震动率和漂移率。 期权的价格是到期时的预期收好相对于现在价值的折现。 期权的路径倚赖性使得对期权价格的解析解成为不能够。 睁开全文

# if!defined(__CUDA_ARCH__)

# include<iostream>