Вычислительные финансы
На данный момент ведутся работы по ценообразованию опционов, анализу рисков и алгоритмической торговле с использованием CUDA. Результаты этих работ, а также некоторые показательные диаграммы, касающиеся генерации случайных чисел и моделирования методом Монте-Карло, представлены ниже.
 |
 |
| Числовые процедуры NAG для GPU | Модели ценообразования Монте-Карло с помощью SciFinance |
 |
|
Заявленные клиенты в финансовом секторе
- Bloomberg использует GPU для ускорения расчета цен на облигации
- BNP Paribas использует Tesla GPU для вычисления ценовых производных инструментов
- CUDA SDK содержит примеры кодов для генераторов случайных чисел и моделей ценообразования опционов и дериватов по методам Монте-Карло, Блэка-Шоулза и биноминальному методу с помощью SciFinance от SciComp
- Код геренатора псевдослучайных чисел Вихря Мерсенна от авторов MT
- Подсистема оценки опциона в режиме реального времени от Hanweck
- 3D визуализация рыночных данных от Aqumin
- Анализ рисков с помощью CUDA от Exegy Ticker Plant
- Модель рынка LIBOR, метод Монте-Карло
- Level 3 Finance
- Библиотека PricingCatalyst по ценообразованию и хеджированию от QuantCatalyst
- Ускоренные торговые решения от OnEye (Австралия)
- Arbitragis Trading
- Ускорение MATLAB
- Майк Гайлз из Оксфорда
- Отчеты от Клаудио Албаниз: свопы с возможностью досрочного погашения , Финансы в непрерывном времени
- Финансовые симуляции по методу Монте-Карло в архитектурно разнотипных системах
- Wilmott Magazine: Derivatives pricing from QuantCatalyst
- Ценообразование опционов от OnEye (Австралия)
- Азиатское ценообразование опционов на кластере GPU
