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最小二乘蒙特卡洛美式期权定价的GPU实现
引用本文:孙延维,雷建军.最小二乘蒙特卡洛美式期权定价的GPU实现[J].华中师范大学学报(自然科学版),2016,50(3):0.
作者姓名:孙延维  雷建军
作者单位:湖北二师范学院 基础教育信息技术服务湖北省协同创新中心, 武汉
摘    要: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.

关 键 词:图形处理器    期权定价    最小二乘法    蒙特卡洛
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