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GPGPU在金融工程领域的应用

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第一章 绪论

1.1 复杂金融市场弱式有效的必要条件,计算能力

1.2 GPGPU技术的兴起,以及其对传统计算概念的影响

1.3渲染管线及其通用计算的能力简介

1.4研究意义及论文框架

第2章 适用于GPGPU模型的应用

2.1 加速Monte Carlo方法

2.2 加速Black Sholes模型

2.3 加速二叉树期权定价模型

2.4 加速金融工程中的人工神经元网络

2.5 对矩阵运算的加速

2.6 GPGPU并行计算与CPU并行计算的比较

第3章 实际工程中问题及解决方案

3.1与Matlab相结合

3.2 GPGPU标准的选择

3.3 性能优化问题

3.4 算法复杂度分析

第4章 GPGPU对高频交易的加速解决方案

4.1研究现状

4.2研究意义

4.3 GPGPU实现高频交易解决方案

第5章 GPGPU在金融领域的展望

5.1 独显,集显与移动显卡未来对金融工程的作用

5.2 GPGPU的在金融领域推广及人才培养

5.3 GPGPU技术在各金融领域可能的应用

结论

参考文献

致谢

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摘要

对于复杂的金融市场,需要一套能够快速反应的系统来对瞬息万变的市场做出适当的反应。传统的金融IT系统使用CPU进行计算,而CPU的运算单元较少,对于大批量的数据,因并行度不够处理速度较慢。随着显卡通用计算能力的增加,利用其并行计算的能力为各行各业的大规模计算加速,正在缓慢的推广。快速的运算有助于研究机构对市场做出快速的反应,从而抓住机会以增加收益,避免损失。一块显卡所能达到的运算速度,其并行计算能力远超一个CPU的运算能力。这项技术有助于金融工程在不增加硬件成本的情况下,加快反应的速度。而快速的反应能力,有助于投资决策。但是在我国,金融工程在券商和基金等机构中起步较晚,GPGPU功能用于金融领域几乎还是一片空白。为此,本文详细讨论了GPGPU用于金融工程的可行性,并探讨了在运用GPGPU中可能遇到的实际问题,并给出了解决方案。文中还详细讨论了运算复杂度的估计,为是否应该采用GPGPU提供了依据。虽然国内外公开的使用GPGPU加速的案例极为罕见,我们还是讨论了使用GPGPU为高频交易加速的可能。最后,我们讨论了未来GPGPU在金融领域的发展方向。

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