Finanzmathematik

Sehr aktive Forschungsbereiche sind derzeit die Optionsbewertung, Risikoanalyse und algorithmischer Handel mit CUDA. Arbeiten zu diesen Themen sowie einige repräsentative Grafiken zur Zufallszahlenerzeugung und Monte-Carlo-Simulationen sind im Folgenden aufgeführt.

NAG Numerical Routines für Grafikprozessoren	Monte Carlo Bewertungsmodelle mit SciFinance

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• Bloomberg setzt Grafikprozessoren zur Beschleunigung der Festlegung von Anleihekonditionen ein
• BNP Paribas setzt Tesla-Grafikprozessoren zur Preisfestlegung bei Derivaten ein

• Das CUDA SDK enthält Code-Beispiele für Zufallszahlengeneratoren (RNGs) und Preismodelle für die Optionsbewertung nach Monte Carlo und Black-Scholes, Binomialmodelle und Modelle für die Derivativbewertung mit SciFinance von SciComp
• Mersenne Twister RNG Code von den Originalautoren des MT
• Derivativbewertung mit SciFinance von SciComp
• Voleara-Engine zur Echtzeit-Optionsbewertung von Hanweck
• 3D-Visualisierung von Marktdaten von Aqumin
• Risikoanalysen mit CUDA von Exegy Ticker Plant
• LIBOR Marktmodell - Monte Carlo Anwendung
• Level 3 Finance
• PricingCatalyst: Bewertungs- und Hedging-Bibliothek von QuantCatalyst
• Accelerated Trading Lösungen von OnEye (Australien)
• MATLAB-Beschleunigung

• Mike Giles in Oxford
• Berichte von Claudio Albanese: Callable Swaps, Continuous Time Finance
• Monte Carlo Finanzsimulation auf unterschiedlichen Systemarchitekturen
• Wilmott Magazine: Derivatives pricing from QuantCatalyst
• Optionsbewertung von OnEye (Australia)
• Bewertung von asiatischen Optionen auf einem Grafikprozessor-Cluster

• MATLAB-Beschleunigung
• Andere vertikale Tesla Lösungen

• Beschleunigung von MATLAB
• Weitere vertikale Lösungen mit Tesla
• Tools und Bibliotheken für die Entwicklung von CUDA-Software