加速市场风险估值-研究论文

算法交易、衍生品使用和高杠杆对冲基金的激增需要加速市场风险价值 (VaR) 估计，以衡量投资组合损失的严重程度。 本文展示了仅依靠计算机硬件的进步来加速市场 VaR 估计如何忽视加速的重要机会。 我们使用基于模拟的 delta-gamma 风险价值 (VaR) 估计并使用基本线性代数子程序 (BLAS) 计算损失函数。 我们基于 NVIDIA GeForce GTX280 图形处理单元 (GPU) 的基线实施是 CPU 实施的直接端口，与基于四核 Intel Core2 Q9300 中央处理单元 (CPU) 的实施相比，速度仅具有 8.21 倍的优势。 我们展示了三种方法来获得超过基线 GPU 实现的额外加速。 首先，我们重新制定损失函数以减少必要的计算量并实现 60.3 倍的加速。 其次，我们选择了功能等效的分布转换模块来提供最佳收敛速度——提供额外的 2 倍加速。 第三，我们合并了数据并行计算内核以去除冗余的负载存储操作，从而实现额外的 1.85 倍加速。 总体而言，相对于基线 GPU 实现，我们实现了 148 倍的加速，将标准误差为 0.1% 的 VaR 估计时间从几分钟减少到不到一秒。