异构框架下的高性能金融计算算法及平台实现

发布时间：2020-07-28 21:28

【摘要】：高性能计算集群的“基础设施”作为国家科学研究的保障已经上升为国家战略。高性能计算被广泛使用,特别是在金融工程领域,并且是不可或缺的工具。目前用于提供高质量图形,视觉和远程金融研究用户的高性能金融计算平台已成为高性能计算研究的突破口。在金融市场,尤其是金融交易中,信息的任何时间和延迟都可能带来巨大的经济损失。因此,期权定价问题需要算法的高实时性能。反向随机微分方程(BSDE)近年来在金融计算中得到了广泛的研究,并应用于期权定价算法的问题。与Black-Scholes公式相比,当概率模型不确定时,BSDE计算更准确。BSDE-Theta数值格式主要通过组合PDE高阶数字格式和BSDE后向随机微分方程自身特征得到。Theta格式离散BSDE用于时间范围,条件数值方差由Monte_Carlo计算。插值计算方法用于获得操作中随机无网格点的值。通过这种求解方法,结果非常准确。为此,本文提出了一种基于金融市场期权定价的高性能计算平台系统。该系统基于Python语言开发,采用B/S架构为用户提供服务,实现了BSDE高精度数值计算方法和平台的集成。设计用户友好的用户界面,提供方便的访问方法,并结合CPU和GPU异构计算框架方法,为平台用户提供跨节点计算需求,确保选项定价应用程序中更准确,更高效的计算资源。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP38
【图文】：

算法模块,层次结构,平台,期权定价

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关系图,关系图,期权定价,进行期

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示意图,数据并行,流水线,形式

逦ＣＰＵ的微架构示意图逡逑（ＡＬＵ－用于计算的晶体管）逡逑图２．１邋ＧＰＵ与ＣＰＵ的比较逡逑此外，针对数据的并行计算，ＧＰＵ使用ＳＩＭＤ邋（Ｓｉｎｇｌｅ邋Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ邋Ｍｕｌｔｉｐｌｅ逡逑Ｄａｔａ，单个指令多数据），如下图２．２所示。在该配置中，单个控制组件负责逡逑多个流水线的操作，将相同的指令分派给每个流水线，并且在接收到指令时同逡逑时执行处理组件［３］。逡逑１Ｃ邋ｒｉｄ逡逑ｍｏｃｋ邋（０，０）逦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＾逦｜逦口４邋４逦４４４邋Ｉ邋｜｜ａ逡逑Ｕｈ＾Ｉ逦ｉ？ｔｃａｌ逦ｌ＾ｄ逦ｉＭＭ逡逑Ｔ邋？逦ｍ逡逑，，邋＋逡逑：；－．邋？邋．邋■邋■邋■邋－邋■邋－邋．；－邋＾；＇邋■■－、．：．．．逡逑：＝逡逑图２．２邋ＧＰＵ上的数据并行计算逡逑ＧＰＵ编程即是流编程

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