典型文献
基于局部波动率模型的期权定价GPU并行算法
文献摘要：
随着全球期权市场规模逐年增大,为了满足实时交易、监管和制定决策等需求,计算速度是银行业重点考虑的要素之一.通用图形处理器在解决金融领域大规模数据并行计算问题上发挥着优秀的性能.讨论在局部波动率模型上期权定价蒙特卡罗方法的图形处理单元(graphics processing unit,GPU)并行加速问题,比较使用C++和openACC实现的欧式看涨期权和亚式看涨期权的CPU串行定价程序与GPU并行定价程序之间的时间开销和加速比.测试表明,在搭载了NVIDIA Tesla P100 GPU的计算机上GPU并行算法取得了加速效果.
文献关键词：
期权定价;局部波动率模型;GPU;并行算法;蒙特卡罗模拟
中图分类号：
作者姓名：
郑力
作者机构：
贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]郑力-.基于局部波动率模型的期权定价GPU并行算法)[J].信息技术与信息化,2022(04):42-45
A类：
局部波动率模型,openACC
B类：
期权定价,GPU,并行算法,期权市场,市场规模,实时交易,计算速度,银行业,图形处理器,金融领域,大规模数据,数据并行,并行计算,上期,蒙特卡罗方法,图形处理单元,graphics,processing,unit,并行加速,C++,欧式,看涨期权,CPU,串行,开销,加速比,测试表明,搭载,NVIDIA,Tesla,P100,速效,蒙特卡罗模拟
AB值：
0.402353
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