最小二乘蒙特卡洛美式期权定价的GPU实现

发布时间：2017-07-27 01:03

  本文关键词：最小二乘蒙特卡洛美式期权定价的GPU实现

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【摘要】：蒙特卡洛模拟法常用来进行期权定价,但此算法存在运算量过大的问题.利用图形处理器(GPU)超强计算能力实现美式期权定价,在GPU上,首先优化实现了均匀随机数生成器,然后利用Box-Muller随机数转换算法产生随机数,最后优化实现了最小二乘蒙特卡洛模拟法的美式期权模拟定价系统.测试结果表明,GPU实现的最小二乘蒙特卡洛美式期权定价对比CPU的实现加速比最高达到了16.1.利用GPU的编程技术以更小的硬件代价,更高的执行效率,更好地完成由CPU完成的传统任务,较好地解决了蒙特卡洛模拟法运算量过大的问题,充分挖掘了GPU的通用计算潜力.
【作者单位】： 湖北第二师范学院基础教育信息技术服务湖北省协同创新中心;
【关键词】： 图形处理器 期权定价 最小二乘法 蒙特卡洛
【基金】：湖北省科技支撑计划项目(2015BAA082)
【分类号】：TP332
【正文快照】： CUDA是英伟达公司GPU的通用计算模型.它是英伟达公司于2007年推出的一个基于GPU计算的硬件和软件架构,在大规模运算中能有效利用GPU多处理单元的特性,通过实现并行计算来提高运算的速度[1].现在在GPU上的通用计算主要用于流体力学计算、代数计算、数值分析求解、碰撞检测、天

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