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在經歷多年市場的發展後,台灣指數選擇權的交易量與流動性已相當可觀。傳統Black-Scholes模型的缺點,無法解釋Volatility Smile的現象也表露無遺。利用一個適當的評價模型,有效的發掘出選擇權契約之間的套利機會,是所有財工人員的夢想。近年來在計算機的發展上,CPU多核的平行運算技術以及繪圖處理器(GPU)的運算技術大幅進展,使我們的計算能力大幅提升到20倍以上。這些多核平行運算技術已被廣泛應用在AI人工智慧、大數據資料處理,甚至包括超級電腦的設計。如何將這兩個技術整合起來,運用於高頻套利交易之上,成為金融交易上一個重要的應用。本課程分兩個主軸來進行,一方面介紹近來在權益市場上日益重要的SABR與Heston這兩個隨機波動模型,另一方面介紹在GPU程式開發最重要的架構,NVIDIA的CUDA。SABR與Heston可以有效的解決Volatility Smile的現象,尤其SABR可以快速地進行選擇權的價格計算。這些特性搭配現代多核CPU架構,使其非常適合於套利定價的使用。NVIDIA的CUDA是目前AI模組高速運算的底層工具,充分利用GPU的眾核機制,可以使計算性能再提升一個數量級,達到高頻交易的性能。本課程打算介紹這些最先端的技術,讓學員可以在密集的時間內,充分了解這些理論與技術,藉由實機的操演,確實掌握這些技術。講師將提供自行開發的程式庫,並讓學員可以攜回直接使用於工作上的原始程式碼。課程講師從事財務工程工作有20多年的資歷,曾在銀行內部帶領研發團隊,成功開發多GPU的結構商品計算系統,並上線交易使用。課程使用的工作環境是Windows系統,開發工具為Visual Studio,硬體為多核CPU並搭配NVIDIA繪圖處理器。開發的語言是C#/C++/C,同時使用CUDA C作為GPU的運算架構。課程分為兩單元,第一單元將先介紹SABR與Heston這兩個隨機波動模型,及其在選擇權市場上的應用。我們先從CPU單線程的Black-Scholes解析解開使介紹,然後說明如何以SABR與Heston模型進行選擇權的定價應用,最後談到如何使用CPU多線程的平行運算方法,加速系統的運算。第二單元將先介紹GPU的發展狀況,然後說明目前的主流開發工具,NVIDIA的CUDA計算架構。接著說明如何使用C#進行CUDA的開發,並詳細說明GPU下的選擇權模型開發。最後我們將在GPU上實作選擇權價格的計算程式。⊙有關研習內容資訊,請下載研習課程簡章