Solicitud de referencia: Artículo de encuesta sobre la GPU en las finanzas

Question

Me gustaría tener una idea de cómo la gente utiliza las GPU en las finanzas.

Puedo encontrar algunos documentos o libros específicos sobre el tema.
GPUs en modelo binomial, diferencias finitas, monte carlo,...

Pero no he podido encontrar ningún estudio reciente.

¿Conoce algún estudio reciente?
¿O algún tipo de referencia que trate de dar una visión general de las GPU en las finanzas?

Añadido
Referencia que encontré:
Pagès, Wilbertz, 2011, GPGPUs in computational finance: Computación paralela masiva para opciones al estilo americano

Labart, Lelong,2011,Un algoritmo paralelo para resolver BSDEs - Aplicación a la fijación de precios y cobertura de opciones americanas

Bradley, 2012, Estado del GPU computing en las finanzas computacionales
El artículo profundiza en el método actual de GPU en QF, pero el estudio general es muy breve.

Answer 1

Un escenario muy interesante. Esto es algo así como que el cliente obtiene una comisión por referencia.

Generalmente yo también hago el trabajo de la misma manera, yo y mi cliente compartimos el 70%-30% cuando obtengo la referencia del cliente yo pago la comisión 30% de la cantidad total al cliente.

En su caso, sí puede añadir una cantidad extra al coste del proyecto para esas referencias, pero asegúrese de que no debe ser demasiado alta y debe entrar en el presupuesto de esa persona para la que va a desarrollar la aplicación.

Porque en el futuro si esa persona como su trabajo entonces él / ella puede darle más referencia por lo que esta será una buena cadena y los ingresos por referencias. Así que decida un precio razonable para obtener más beneficios.

Answer 2

Actualmente hay pocas encuestas, ya que la gente sigue siendo relativamente reservada al respecto debido a los diversos retos que plantea un sistema de producción. De hecho, un banco importante incluso dio marcha atrás tras algunos esfuerzos iniciales. Así que ahora hay bastante actividad en este campo, pero no tanta como sugería el bombo inicial. También puedes probar a preguntar en el grupo dedicado de Linkedin.

Edición: Podría darte varias referencias adicionales sobre aplicaciones específicas si quieres hacerte una idea del campo de todos modos.

Answer 3

Han pasado algunos años desde la OP, y el uso de la GPU es mucho más común. Aunque todavía son experimentales, la mayoría de las instituciones con las que hablamos utilizan las GPU en el centro de datos de alguna manera. Las GPU son buenas para las grandes agregaciones y para masticar conjuntos de datos grandes y en flujo, lo que se traduce en cosas como:

• Ajustes de valoración (xVA) en relación con los instrumentos derivados... riesgo de crédito de contraparte, FVA, KVA, etc.
• Cálculos de valor en riesgo (VaR)
• Gestión de pedidos, seguimiento de posiciones
• Detección del fraude

Uno de los retos de la computación en la GPU ha sido tradicionalmente el movimiento de datos y los lenguajes de programación de nicho requeridos. Las bases de datos aceleradas por la GPU, como Kinetica, ya están lo suficientemente maduras como para permitir que cosas como el análisis de riesgo personalizado (Monte Carlo, etc.) funcionen en la base de datos.

Hace poco escribí una entrada en el blog sobre el tema aquí:
https://www.kinetica.com/blog/machine-learning-finance-observations/

Answer 4

no son realmente encuestas pero tengo un par de papeles.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2388415

en el que se analiza la fijación de precios de Monte Carlo con énfasis en las opciones de las Bermudas utilizando el proyecto de código abierto kooderive.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1473563

en el que se habla de la fijación de precios de las opciones asiáticas.