發(fā)布時(shí)間：2017-04-27 11:15

  本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce的倒向隨機(jī)微分方程的期權(quán)定價(jià)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：期權(quán)價(jià)格是期權(quán)合約中唯一隨市場(chǎng)供求變化而改變的變量,它的高低直接影響到買賣雙方的盈虧狀況,是期權(quán)交易的核心問題。期權(quán)定價(jià)在金融應(yīng)用領(lǐng)域中是數(shù)學(xué)上最復(fù)雜的問題之一。MapReduce是一種比較簡單的編程模型,目前在大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)算中運(yùn)用廣泛。MapReduce的主要思想是借鑒于函數(shù)式編程語言,對(duì)于廣大的不會(huì)分布式并行編程的編程人員學(xué)習(xí)在分布式系統(tǒng)上編寫和運(yùn)行程序降低了門檻。MapReduce在很多應(yīng)用程序中被廣泛使用,比如web連接圖反轉(zhuǎn),web訪問日志分析,分布grep,分布排序,反向索引構(gòu)建,文檔聚類,機(jī)器學(xué)習(xí),基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯等。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用到金融相關(guān)領(lǐng)域,尋找高效的方法在現(xiàn)代體系結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià)模型變得越來越重要了。應(yīng)用現(xiàn)在發(fā)達(dá)的技術(shù)對(duì)期權(quán)進(jìn)行定價(jià),需要尋找合適的方法,對(duì)傳統(tǒng)期權(quán)定價(jià)方法進(jìn)行改進(jìn)�，F(xiàn)在云計(jì)算越來越熱,如何使金融計(jì)算通過云計(jì)算平臺(tái)完成,是我們需要做的工作。把期權(quán)定價(jià)的數(shù)值方法通過并行的計(jì)算來實(shí)現(xiàn)是近期較新也較熱的研究,其中利用倒向隨機(jī)微分方程方法實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià),是計(jì)算精確性較高,同顯示金融市場(chǎng)最相符的一種方式。通過倒向隨機(jī)微分方程實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià)雖然在精確度上存在很大優(yōu)勢(shì),但是它計(jì)算量大,計(jì)算復(fù)雜,需要的時(shí)間很長。對(duì)金融市場(chǎng)準(zhǔn)確的預(yù)計(jì),早一秒時(shí)間,都可能帶來數(shù)目不菲的收益。所以,為了縮短計(jì)算時(shí)間,提高預(yù)計(jì)時(shí)效性,我們通過MapReduce實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià),使它的計(jì)算任務(wù)并行化進(jìn)行,已達(dá)到快速高效的目的。據(jù)我們所知,這是第一次通過hadoop平臺(tái),利用MapReduce框架實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià)。我們希望可以為金融計(jì)算通過云計(jì)算實(shí)現(xiàn)做一份貢獻(xiàn)。 本文根據(jù)MapReduce的特點(diǎn),同現(xiàn)今市場(chǎng)的需求,提出了用MapReduce并行實(shí)現(xiàn)期權(quán)定價(jià)的方法,在時(shí)間和精確度上獲得了很大進(jìn)步。本文主要內(nèi)容如下：本文首先介紹了該論文的研究背景和國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,然后介紹了期權(quán)定價(jià)的相關(guān)概念,常用的期權(quán)定價(jià)模型,詳細(xì)介紹了使用倒向隨機(jī)微分方程方法的期權(quán)定價(jià)模型,詳細(xì)介紹了MapReduce的框架,執(zhí)行調(diào)度過程,其使用方法及主要應(yīng)用領(lǐng)域和意義。接著在本文的重點(diǎn)部分,詳細(xì)介紹了基于MapReduce的倒向隨機(jī)微分方程期權(quán)定價(jià)并行化算法。其中包括道行隨機(jī)微分方程并行化思想,模型的key, value設(shè)計(jì),map函數(shù)及reduce函數(shù)的設(shè)計(jì),模型架構(gòu)以經(jīng)濟(jì)模型的數(shù)據(jù)流程。本文的實(shí)驗(yàn)部分,包括MapReduce的環(huán)境部署,對(duì)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析及性能評(píng)價(jià)。另外根據(jù)實(shí)驗(yàn)得出MapReduce同其他并行工具相比的優(yōu)缺點(diǎn),提出其可改進(jìn)的地方。最后對(duì)本文的工作進(jìn)行了總結(jié),說明了基于MapReduce的道行隨機(jī)微分方程期權(quán)定價(jià)并行化模型的特點(diǎn)及不足之處,總結(jié)了可改進(jìn)的地方,并對(duì)未來工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：期權(quán)定價(jià) MapReduce 倒向隨機(jī)微分方程 蒙特卡羅模擬
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP311.1;O211.63;F224;F830.9
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 研究內(nèi)容和主要工作16-17
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)19-35
• 2.1 期權(quán)定價(jià)19-25
• 2.1.1 期權(quán)定價(jià)的基本概念19-21
• 2.1.2 期權(quán)定價(jià)模型21-25
• 2.2 基于倒向隨機(jī)微分方程的期權(quán)定價(jià)模型25-29
• 2.2.1 倒向隨機(jī)微分方程25-26
• 2.2.2 基于倒向隨機(jī)微分方程的期權(quán)定價(jià)模型26-29
• 2.3 MapReduce29-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于MapReduce的倒向隨機(jī)微分方程期權(quán)定價(jià)算法35-52
• 3.1 倒向隨機(jī)微分方程期權(quán)定價(jià)并行化思想35-42
• 3.1.1 倒向隨機(jī)微分方程利用MPI的并行化實(shí)現(xiàn)36-39
• 3.1.2 倒向隨機(jī)微分方程利用CUDA的并行化實(shí)現(xiàn)39-41
• 3.1.3 倒向隨機(jī)微分方程利用MapReduce的并行化實(shí)現(xiàn)41-42
• 3.2 基于MapReduce的倒向隨機(jī)微分方程期權(quán)定價(jià)模型42-50
• 3.2.1 期權(quán)定價(jià)的設(shè)計(jì)42-44
• 3.2.2 期權(quán)定價(jià)的Mapper方法44-45
• 3.2.3 期權(quán)定價(jià)的Reducer方法45-48
• 3.2.4 基于MapReduce的期權(quán)定價(jià)模型架構(gòu)48-50
• 3.3 模型數(shù)據(jù)流程50-51
• 3.4 本章小結(jié)51-52
• 第四章 MapReduce部署及實(shí)驗(yàn)分析52-61
• 4.1 MapReduce集群配置52-57
• 4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析57-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第五章 總結(jié)和展望61-64
• 5.1 本文工作總結(jié)61-62
• 5.2 下一步工作62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄69-70
• 在讀期間參與科研項(xiàng)目情70-71
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表71

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