关灯
工作站之家 首页 方案 查看内容
0

NVIDIA为对冲基金关键算法提供超6,000倍的加速

摘要: NVIDIA可为对冲基金行业交易策略基准回测算法提供超6,000倍的计算加速。这一大规模GPU加速对金融服务行业有着重大意义。对于上万家对冲基金而言,他们将能够设计更复杂的模型,并对其进行更严苛的压力测试,且能够在 ...

NVIDIA可为对冲基金行业交易策略基准回测算法提供超6,000倍的计算加速。

 

这一大规模GPU加速对金融服务行业有着重大意义。对于上万家对冲基金而言,他们将能够设计更复杂的模型,并对其进行更严苛的压力测试,且能够在几小时而非几天的时间内对其进行回测。而且,金融工程师、数据科学家和交易员将能够构建更智能的算法,更快地将其投入生产,从而节约数百万美元的硬件成本。

 

根据《全球算法交易市场2016-2020》( Global Algorithmic Trading Market 2016–2020)报告,在约90%的公开交易中都采用了金融交易算法。此外,根据《华尔街日报》(Wall Street Journal)报道,特别是在当前美股市场交易中,量化交易已增长至约三分之一。

 

证券技术分析中心(STAC)也已证实了这一突破性成果,该分析中心的成员包括了全球390多家领先的银行、对冲基金和金融服务技术公司。

 

NVIDIA使用STAC-A3展示了其计算平台的能力,STAC-A3是金融服务行业用于回测交易算法的基准测试套件,可基于历史数据来审视策略的表现情况将会是怎样的。

 

通过使用一套NVIDIA DGX-2系统运行加速Python库,NVIDIA突破了先前几次的STAC-A3基准测试结果。在一次测试中,其在60分钟的规定测试时间内,在一组50台的仪器上运行了2,000万次模拟,而此前的纪录为3,200次模拟。

 

STAC-A3参数扫描基准使用实际数据量,并回测简化交易算法的众多变量,以确定每个模拟的利润和损失分数。虽然该底层算法很简单,但对多种变量进行并行测试的目的在于以实际方式对系统施压。

 

现任STAC分析研究主管、前华尔街分析师Michel Debiche表示,“这种能对一组特定历史数据进行大量模拟的能力,对于交易和投资公司来说,很重要。在算法中探索更多的参数组合能够为我们带来更优化的模型,从而制定出更具盈利性的策略。”

 

取得这样的基准测试结果是基于DGX-2服务器和Python所达到的。该DGX-2服务器由16块NVIDIA V100 GPU为其提供并行处理能力;而Python则同时运用了NVIDIA CUDA-X AI软件以及NVIDIA RAPIDS和Numba机器学习软件。

 

RAPIDS是一组不断发展的库,可对常见Python数据科学任务中的GPU加速进行简化。而Numba能够让数据科学家使用Python编写代码,并将其编译到GPU原生CUDA中,从而轻松扩展RAPIDS的功能。

 

RAPIDS和Numba软件使数据科学家和交易员无需深入了解GPU编程也能发挥GPU的性能表现。



晕倒

感动

大哭

惊呆

口水

说点什么...

已有0条评论

最新评论...

本文作者
2019-5-15 11:11
  • 0
    粉丝
  • 198
    阅读
  • 0
    回复

关注工作站之家

扫描关注,了解最新资讯

联系人:工作站之家
邮件:iws@iworkstation.com.cn
EMAIL:iws@iworkstation.com.cn
地址:
热门评论
排行榜

关注我们:微信订阅号

官方微信

服务热线:

010-58414718

电子邮件:iws@iworkstation.com.cn

地址:北京

Copyright   ©2007-2018  工作站之家Powered by© iworkstation.com.cn ( 京ICP备08005157号|人工智能