一种基于DAG图的异构可重构任务划分方法

为了实现高性能低功耗的计算,以任务划分为研究对象,提出了异构可重构计算的基本概念和形式化描述方法,给出了基于异构计算任务和异构可重构体系结构相结合的异构可重构两种任务划分方法:节点内部可重组及网络可重建的任务划分及算法,最后验证了其任务划分方法的有效性.     

最小二乘蒙特卡洛美式期权定价的GPU实现

蒙特卡洛模拟法常用来进行期权定价,但此算法存在运算量过大的问题.利用图形处理器(GPU)超强计算能力实现美式期权定价,在GPU上,首先优化实现了均匀随机数生成器,然后利用Box-Muller随机数转换算法产生随机数,最后优化实现了最小二乘蒙特卡洛模拟法的美式期权模拟定价系统.测试结果表明,GPU实现的最小二乘蒙特卡洛美式期权定价对比CPU的实现加速比最高达到了16.1.利用GPU的编程技术以更小的硬件代价,更高的执行效率,更好地完成由CPU完成的传统任务,较好地解决了蒙特卡洛模拟法运算量过大的问题,充分挖掘了GPU的通用计算潜力.     

美式期权的二叉树与三叉树定价模型收敛速度比较

美式期权不同于欧式期权,可以在到期日以前任意时间操作.一般而言,美式期权定价的解析解是很难得到的,二叉树和三叉树方法都是比较好的数值计算方法,它们都收敛于Black-Scholes期权定价公式的价格.在此对二叉树和三叉树模型的节点数目、近似误差和计算时间进行了比较,并且通过Visual Basic程序,给出实例说明三叉树模型要比二叉树模型在精确性方面要好,但是计算时间却要慢得多.     

Variance Gamma模型下欧式与美式期权的柳树法定价

现有的Variance Gamma模型下期权定价方法计算复杂,工作量大,因此提出了欧式与美式期权的快速定价柳树法。在构建过程中,使用Johnson曲线构造服从VG过程的资产价格节点,并用傅里叶余弦级数近似的方法计算资产价格节点之间的转移概率。最后,从理论上证明柳树法定价欧式期权的收敛性。通过数值实验,表明柳树法与现有方法相比有相同的精度,但计算速度更快。     

用GPU实现基于LSM算法的美式期权定价

期权是金融领域中投资者用以进行套利和避险交易的一种衍生性金融工具.相对于CPU,GPU有着更好的并行处理能力和带宽优势,将其用于期权定价计算将极大地提高运算性能.本文以经典的美式期权定价模型的最小二乘蒙特卡洛方法为基础,提出了该算法基-GPU的一种实现.该文对一维期权合约的定价在CPU和GPU北进行了比较,来探索用GPU进行期权定价计算的优越性.测试结果表明,在保证相应的系统稳定性的前提下,针对不同的模拟次数和时间步数,GPU平台在运算性能上明显优于CPU平台.     

具有涨跌停的欧式期权定价

B-S期权定价公式成功地解决了有效性证券市场的欧式期权定价问题.然而,在现实的证券市场上,作为指数期权标的指数,其变化往往受到涨跌停板的限制,这就给期权定价提出了更高的要求.本文以鞅方法为定价基础,利用转移概率的方法,放松期权定价公式中的关于市场无摩擦的假设,将期权定价推广到具有涨跌停限制时的情形,提出了一个计算此时期权价格的方法.     

基于CNGrid的科研协同平台多学科网格应用

阐述了一种基于中国国家网格(CNGrid)的科研协同平台及其多学科网格应用.该科研协同平台包括核心服务、资源集成服务和网格应用开发框架.基于该平台提供的服务和应用开发框架,针对地学、高能物理、天文学和生物能源等学科领域在CNGrid上的科研协同工作方面的需求,研究解决了计算资源集成、数据高速传输、海量数据挖掘和科研流程控制等关键技术,研发了相关网格应用系统,为科研人员提供基于CNGrid的科研协同服务.     

常方差弹性系数模型下波动率指数期权定价

作为对冲市场波动率变动风险的波动率指数期权,其定价问题一直受到广泛的关注.为了对其进行定价,首先构建服从常方差弹性系数模型的指数价格柳树,然后根据指数价格柳树确定柳树节点上相应波动率指数的值从而得到波动率指数柳树,最后在波动率指数柳树上运用倒向递归的方法得到波动率指数期权的价格.所给出柳树法定价波动率指数期权的方法,其结果随着柳树空间节点数的增加快速逼近嵌套蒙特卡罗模拟的结果,当柳树空间节点数超过200时,柳树法给出的结果具有相当高的精度.     

大规模计算系统的主动故障管理方法

为了提供稳定的计算资源以提高网格用户作业的完成率,针对高性能计算系统的稳定性问题,提出了故障的主动管理方法,该方法的实施可分为三步:首先,根据系统运行历史数据,提炼出系统主要故障模式集合;然后从软件、硬件角度实现系统状态的实时监控,根据监控数据完成对系统故障的诊断;最后,根据诊断结果实施故障部件的隔离,避免故障的传播,从而减少底层故障对上层应用的影响.该方法在某实际生产性系统上取得较好效果:系统全局故障时间间隔由原来的8 d提高到28 d;故障修复时间由原来的平均10 h缩短到16 min;节点故障引起的失败作业比例由4.6%降低为1.3%.实践证明主动故障管理方法能够降低系统故障开销、提高并行作业的完成率,部署到CNGrid节点的高性能计算系统上,可进一步提高CNGrid的服务质量.     

资源代理在异构网格互操作中的应用

提出了一种基于Agent服务的网格资源代理方法,用以实现目前国内最大的教育科研网格CGSP与CNGrid的互操作.网格资源代理通过对Agent服务的部署和控制来进行用户身份认证以及网格服务共享等任务,从而实现异构网格中间件系统的用户单点登录、资源共享与服务的互操作.本方法具有通用、灵活,结构简单且易扩展的特点.     

生物信息学社区中图形界面软件的共享方案

分析了目前几种可用的图形界面软件的共享方案在中国国家网格生物信息学社区环境下的可行性,提出了一种新的共享图形界面软件的方案.该方案从3个方面进行了改进:从应用-虚拟机服务模式切换到应用-应用服务模式;采用NX远程控制协议代替原有的VNC协议;增加用户数据的自动挂载功能.实验结果表明:新方案服务器端的负载更小,对网络带宽的需求更低.     

期权定价中最优投资问题与算法

最优投资是期权定价中投资者面对的关键问题,投资者如何选择合适的执行价格和期权的有效期限,以使期权到期日的价格最高,是一个复杂的非线性连续优化问题;文章引入进化计算中的粒子群算法来解决这一问题,提出了一种基于粒子群的期权定价最优投资算法,为投资者提供有效的决策支持;针对Black-Scholes模型进行了算法的设计和实现,并以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

美式多资产期权定价问题的有限差分法

提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法. 首先, 利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题; 然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题, 并给出该方法的误差结果及数值解的非负性证明; 最后利用数值实验验证所提算法的实用性和有效性.     

美式多资产期权定价问题的有限差分法

提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法. 首先, 利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题; 然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题, 并给出该方法的误差结果及数值解的非负性证明; 最后利用数值实验验证所提算法的实用性和有效性.     

Web-Based Parallel Monte Carlo Simulation Platform for Financial Computation

Using Java, Java enabled Web and object-oriented programming technologies, a framework is designed to or ganize multicornputer system on lntranet quickly to complete Monte Carlo simulation parallelizing, The high-performance computing enviromnent is embedded in Web server so it can be accessed more easily. Adaptive parallelism and eager scheduling algorithm are used to realize load balancing, parallel processing and system fault-tolerance. Independent sequence pseudo-randorn number generator schemes to keep the parallel simulation availability. Three kinds of stock option pricing models as instances, ideal speedup and pricing results obtained on test bed. Now, as a Web service, a high-performance financial derivative security-pricing platform is set up for training and studying. The framework can also be used to develop other SPMD （single procedure multiple data） application. Robustness is still a major problem for further research.     

基于区间分析和云模型的实物期权定价研究

针对实物期权定价中预期现金流收益的现值和投资成本采用精确值给出不太合理的实际情况,深入分析了现有的基于模糊集理论和基于云模型的实物期权定价方法,提出了基于区间分析和云模型的实物期权定价方法。首先,在基于云X信息的逆向云算法的启发下,结合区间分析理论,提出一种新的逆向正态云构建算法;然后,用生成的云模型表示预期现金流收益的现值和投资成本,结合期权定价理论和基于区间数的逆向云算法,运用云运算,给出了一种将专家评估区间数据转化成正态云模型的形式,并提出了利用逆向正态云估计预期现金流收益的波动率的实物期权定价方法;最后,通过实例模拟证明了该方法的有效性。     

基于粒子群优化算法的期权波动率估计

波动率是Black-Scholes公式中的一个重要参数,期权价格对它的变动非常敏感.本文首先介绍了Black-Scholes期权定价公式,分析了波动率对期权定价的重要性.然后,为了计算粒子位置和速度,本文根据全局最优位置的历史数据及变异操作,提出了一种基于全局最优位置修正的粒子群优化算法.最后,本文在数值实验中运用修正的粒子群优化算法获得了基于期货合约的欧式看涨期权公式中波动率的估计值,并通过实验结果比较表明该算法具有更好的收敛性.     

交叉熵蝙蝠算法求解期权定价模型参数估计问题

期权定价模型的参数估计问题通常是非线性优化问题,且是非凸优化问题,经典的优化方法已不再适用。为此探寻用交叉熵蝙蝠算法来求解Merton跳-扩散模型、Heston随机波动模型和Bates带跳的随机波动模型的参数估计问题。实证结果表明该方法是有效可行的。     

算术平均半亚式期权定价的快速算法

算术平均半亚式期权是一种推广的亚式期权,无解析定价公式.因此在实际中大多采用蒙特卡洛法等模拟算法进行定价,尽管定价精度较高,但定价的计算时间长.本文结合改进蒙特卡洛法和矩近似解析法,得到算术平均半亚式期权定价的近似半解析法,在确保精度的前提下,大幅减少计算时间.最后,本文利用对偶变量技术改进近似半解析法,进一步减少计算时间.     

基于二叉树模型期权定价的矩阵形式算法

二叉树模型是使用范围最广的期权定价方法之一.该文根据期权定价的二叉树模型思想,从矩阵的角度考虑二叉树模型的期权定价,给出了一种基于二叉树模型期权定价的新方法———矩阵形式算法,并通过实例说明了其应用.