本文關鍵詞：最小二乘蒙特卡洛美式期權定價的GPU實現(xiàn)

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【摘要】：蒙特卡洛模擬法常用來進行期權定價,但此算法存在運算量過大的問題.利用圖形處理器(GPU)超強計算能力實現(xiàn)美式期權定價,在GPU上,首先優(yōu)化實現(xiàn)了均勻隨機數(shù)生成器,然后利用Box-Muller隨機數(shù)轉換算法產(chǎn)生隨機數(shù),最后優(yōu)化實現(xiàn)了最小二乘蒙特卡洛模擬法的美式期權模擬定價系統(tǒng).測試結果表明,GPU實現(xiàn)的最小二乘蒙特卡洛美式期權定價對比CPU的實現(xiàn)加速比最高達到了16.1.利用GPU的編程技術以更小的硬件代價,更高的執(zhí)行效率,更好地完成由CPU完成的傳統(tǒng)任務,較好地解決了蒙特卡洛模擬法運算量過大的問題,充分挖掘了GPU的通用計算潛力.
【作者單位】： 湖北第二師范學院基礎教育信息技術服務湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關鍵詞】： 圖形處理器 期權定價 最小二乘法 蒙特卡洛
【基金】：湖北省科技支撐計劃項目(2015BAA082)
【分類號】：TP332
【正文快照】： CUDA是英偉達公司GPU的通用計算模型.它是英偉達公司于2007年推出的一個基于GPU計算的硬件和軟件架構,在大規(guī)模運算中能有效利用GPU多處理單元的特性,通過實現(xiàn)并行計算來提高運算的速度[1].現(xiàn)在在GPU上的通用計算主要用于流體力學計算、代數(shù)計算、數(shù)值分析求解、碰撞檢測、天

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