Cálculo financiero

En la actualidad se está trabajando para utilizar código CUDA en aplicaciones de valoración de derivados, análisis de riesgos y trading algorítmico. A continuación presentamos los resultados de este trabajo junto con algunos gráficos representativos sobre generadores de números aleatorios y simulaciones Montecarlo.

Valoración basada en simulaciones Montecarlo con SciFinance Murex en la GPU	Valoración basada en simulaciones Montecarlo con SciFinance

Principales aplicaciones de cálculo financiero que utilizan CUDA

* Mejora esperada de la velocidad con respecto a un sistema basado en una CPU x64 de cuatro núcleos. Cifra obtenida de las pruebas internas de NVIDIA o de la documentación suministrada por el proveedor de la aplicación.

• El proyecto “GPU Deployment for Risk Computation” de JP Morgan Chase ha sido reconocido por su innovación tecnológica en el sector bancario
• La plataforma PathWise de Aon Benfield utiliza las GPUs para la gestión de riesgos en Standard Life
• Bloomberg utiliza las GPUs para acelerar la valoración de acciones
• BNP Paribas utiliza las GPUs Tesla para la valoración de derivados

Software de computación financiera para CUDA

• El SDK de CUDA SDK contiene ejemplos de código para generadores de números aleatorios, así como sistemas de valoración de opciones y derivados mediante el método binomial o los modelos de Montecarlo y Black-Scholes utilizando la aplicación SciFinance de SciComp
• Programación en CUDA con Mathematica
• Código del generador de números aleatorios Mersenne Twister de los autores originales del algoritmo
• Motor de valoración de opciones en tiempo real Volera de Hanweck
• Visualización 3D de datos de mercado de Aqumin
• Análisis de riesgos con CUDA del sistema de procesamiento de datos bursátiles de Exegy
• Simulación Montecarlo de un modelo de mercado LIBOR
• Level 3 Finance
• Librería PricingCatalyst de QuantCatalyst para valoración y protección del riesgo de instrumentos financieros
• Accelerated Trading Solutions de OnEye (Australia)
• Arbitragis Trading
• Aplicación del GPU Computing al entorno estadístico R
• Aceleración de MATLAB

• Ventajas de rendimiento de las unidades de procesamiento gráfico , Risk Magazine, septiembre de 2010
• GPUs en cálculo financiero: más cerca del gran público - enfoque estratégic , Ovum, agosto de 2010
• Hacia un modelo de valoración global, Risk Magazine,septiembre de 2010
• Las empresas de trading recurren a los chips de los videojuegos para conseguir más velocidad, Wall Street Journal, abril de 2010
• Cómo aprovechan la potencia del GPU Computing tres organizaciones internacionales, HPCWire, noviembre de 2009
• Bloomberg utiliza las GPUs para acelerar la valoración de la renta fija, Wall Street & Technology, septiembre de 2009
• BNP agiliza la valoración de riesgos mediante aceleración por hardware, Waters Power, junio de 2009
• BNP agiliza la valoración de riesgos mediante aceleración por hardware, Securities Technology Monitor, abril de 2009
• Wall Street acelera el análisis de opciones con tecnología de GPU, Wall Street & Technology, marzo de 2009
• Aceleración en hardware: bolsa y teraflops, Tabb Group, junio de 2009
• Mike Giles en Oxford
• Informes de Claudio Albanese: Swaps cancelables, Modelos financieros en tiempo continuo
• Simulación Montecarlo sobre sistemas con arquitecturas diversas
• Wilmott Magazine: Derivatives pricing from QuantCatalyst
• Valoración de opciones de OnEye (Australia)
• Valoración de opciones asiáticas en un cluster de GPUs

• Aceleración de MATLAB
• Otras soluciones Tesla sectoriales

• Otras soluciones verticales basadas en Tesla
• Desarrollo de aplicaciones CUDA Tools & Libraries