NVIDIA DGX-2和加速Python庫為STAC-A3算法提供了前所未有的加速,可用于對交易策略進行基準回測。
NVIDIA可為對沖基金行業(yè)交易策略基準回測算法提供超6,000倍的計算加速。
這一大規(guī)模GPU加速對金融服務(wù)行業(yè)有著重大意義。對于上萬家對沖基金而言,他們將能夠設(shè)計更復(fù)雜的模型,并對其進行更嚴苛的壓力測試,且能夠在幾小時而非幾天的時間內(nèi)對其進行回測。而且,金融工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和交易員將能夠構(gòu)建更智能的算法,更快地將其投入生產(chǎn),從而節(jié)約數(shù)百萬美元的硬件成本。
根據(jù)《全球算法交易市場2016-2020》( Global Algorithmic Trading Market 2016–2020)報告,在約90%的公開交易中都采用了金融交易算法。此外,根據(jù)《華爾街日報》(Wall Street Journal)報道,特別是在當(dāng)前美股市場交易中,量化交易已增長至約三分之一。
證券技術(shù)分析中心(STAC)也已證實了這一突破性成果,該分析中心的成員包括了全球390多家領(lǐng)先的銀行、對沖基金和金融服務(wù)技術(shù)公司。
NVIDIA使用STAC-A3展示了其計算平臺的能力,STAC-A3是金融服務(wù)行業(yè)用于回測交易算法的基準測試套件,可基于歷史數(shù)據(jù)來審視策略的表現(xiàn)情況將會是怎樣的。
通過使用一套NVIDIA DGX-2系統(tǒng)運行加速Python庫,NVIDIA突破了先前幾次的STAC-A3基準測試結(jié)果。在一次測試中,其在60分鐘的規(guī)定測試時間內(nèi),在一組50臺的儀器上運行了2,000萬次模擬,而此前的紀錄為3,200次模擬。
STAC-A3參數(shù)掃描基準使用實際數(shù)據(jù)量,并回測簡化交易算法的眾多變量,以確定每個模擬的利潤和損失分數(shù)。雖然該底層算法很簡單,但對多種變量進行并行測試的目的在于以實際方式對系統(tǒng)施壓。
現(xiàn)任STAC分析研究主管、前華爾街分析師Michel Debiche表示,“這種能對一組特定歷史數(shù)據(jù)進行大量模擬的能力,對于交易和投資公司來說,很重要。在算法中探索更多的參數(shù)組合能夠為我們帶來更優(yōu)化的模型,從而制定出更具盈利性的策略。”
取得這樣的基準測試結(jié)果是基于DGX-2服務(wù)器和Python所達到的。該DGX-2服務(wù)器由16塊NVIDIA V100 GPU為其提供并行處理能力;而Python則同時運用了NVIDIA CUDA-X AI軟件以及NVIDIA RAPIDS和Numba機器學(xué)習(xí)軟件。
RAPIDS是一組不斷發(fā)展的庫,可對常見Python數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)中的GPU加速進行簡化。而Numba能夠讓數(shù)據(jù)科學(xué)家使用Python編寫代碼,并將其編譯到GPU原生CUDA中,從而輕松擴展RAPIDS的功能。
RAPIDS和Numba軟件使數(shù)據(jù)科學(xué)家和交易員無需深入了解GPU編程也能發(fā)揮GPU的性能表現(xiàn)。
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原文標題:NVIDIA為對沖基金關(guān)鍵算法提供超6,000倍的加速
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