【摘要】：高性能計算集群的“基礎(chǔ)設(shè)施”作為國家科學(xué)研究的保障已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略。高性能計算被廣泛使用,特別是在金融工程領(lǐng)域,并且是不可或缺的工具。目前用于提供高質(zhì)量圖形,視覺和遠程金融研究用戶的高性能金融計算平臺已成為高性能計算研究的突破口。在金融市場,尤其是金融交易中,信息的任何時間和延遲都可能帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此,期權(quán)定價問題需要算法的高實時性能。反向隨機微分方程(BSDE)近年來在金融計算中得到了廣泛的研究,并應(yīng)用于期權(quán)定價算法的問題。與Black-Scholes公式相比,當(dāng)概率模型不確定時,BSDE計算更準確。BSDE-Theta數(shù)值格式主要通過組合PDE高階數(shù)字格式和BSDE后向隨機微分方程自身特征得到。Theta格式離散BSDE用于時間范圍,條件數(shù)值方差由Monte_Carlo計算。插值計算方法用于獲得操作中隨機無網(wǎng)格點的值。通過這種求解方法,結(jié)果非常準確。為此,本文提出了一種基于金融市場期權(quán)定價的高性能計算平臺系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于Python語言開發(fā),采用B/S架構(gòu)為用戶提供服務(wù),實現(xiàn)了BSDE高精度數(shù)值計算方法和平臺的集成。設(shè)計用戶友好的用戶界面,提供方便的訪問方法,并結(jié)合CPU和GPU異構(gòu)計算框架方法,為平臺用戶提供跨節(jié)點計算需求,確保選項定價應(yīng)用程序中更準確,更高效的計算資源。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP38
【圖文】：

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邐ＣＰＵ的微架構(gòu)示意圖逡逑（ＡＬＵ－用于計算的晶體管）逡逑圖２．１邋ＧＰＵ與ＣＰＵ的比較逡逑此外，針對數(shù)據(jù)的并行計算，ＧＰＵ使用ＳＩＭＤ邋（Ｓｉｎｇｌｅ邋Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ邋Ｍｕｌｔｉｐｌｅ逡逑Ｄａｔａ，單個指令多數(shù)據(jù)），如下圖２．２所示。在該配置中，單個控制組件負責(zé)逡逑多個流水線的操作，將相同的指令分派給每個流水線，并且在接收到指令時同逡逑時執(zhí)行處理組件［３］。逡逑１Ｃ邋ｒｉｄ逡逑ｍｏｃｋ邋（０，０）邐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＾邐｜邐口４邋４邐４４４邋Ｉ邋｜｜ａ逡逑Ｕｈ＾Ｉ邐ｉ？ｔｃａｌ邐ｌ＾ｄ邐ｉＭＭ逡逑Ｔ邋？邐ｍ逡逑，，邋＋逡逑：；－．邋？邋．邋■邋■邋■邋－邋■邋－邋．；－邋＾；＇邋■■－、．：．．．逡逑：＝逡逑圖２．２邋ＧＰＵ上的數(shù)據(jù)并行計算逡逑ＧＰＵ編程即是流編程

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本文編號：2773459