Meningkatkan Keputusan Keuangan dengan Optimalisasi Portofolio yang Dipercepat GPU

Terrill Dicki

02 Des 2025 00:19

NVIDIA memperkenalkan solusi yang dipercepat GPU untuk menyederhanakan optimasi portofolio keuangan, mengatasi trade-off antara kecepatan dan kompleksitas tradisional, serta memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time.

Dalam langkah untuk merevolusi pengambilan keputusan keuangan, NVIDIA telah meluncurkan contoh pengembang Optimasi Portofolio Kuantitatifnya, yang dirancang untuk mempercepat proses optimasi portofolio dengan menggunakan teknologi GPU. Inisiatif ini bertujuan untuk mengatasi trade-off yang telah lama ada antara kecepatan komputasi dan kompleksitas model dalam manajemen portofolio keuangan, seperti yang dicatat oleh Peihan Huo dari NVIDIA dalam sebuah posting blog baru-baru ini.

Memecahkan Dilema Kecepatan-Kompleksitas

Sejak diperkenalkannya Teori Portofolio Markowitz 70 tahun yang lalu, optimisasi portofolio telah terhambat oleh proses komputasi yang lambat, terutama dalam simulasi skala besar dan ukuran risiko yang kompleks. Solusi NVIDIA memanfaatkan perangkat keras berkinerja tinggi dan algoritma paralel untuk mengubah optimisasi dari proses batch yang lambat menjadi alur kerja iteratif yang dinamis. Pendekatan ini memungkinkan pengujian kembali strategi yang dapat diskalakan dan analisis interaktif, secara signifikan meningkatkan kecepatan dan efisiensi pengambilan keputusan keuangan.

Pengoptimalan portofolio berbasis skenario Mean-CVaR sangat dibantu oleh solver open-source NVIDIA cuOpt, yang menyediakan solusi efisien. Solver ini mengungguli solver berbasis CPU terkini, mencapai peningkatan kecepatan hingga 160x dalam masalah berskala besar. Ekosistem CUDA yang lebih luas semakin mempercepat pra-pemrosesan data dan pembuatan skenario, memberikan peningkatan kecepatan hingga 100x saat belajar dan mengambil sampel dari distribusi pengembalian.

Ukuran Risiko Lanjutan dan Integrasi GPU

Ukuran risiko tradisional, seperti varians, seringkali tidak memadai untuk portofolio dengan aset yang menunjukkan distribusi imbal hasil asimetris. Pendekatan NVIDIA menggabungkan Conditional Value-at-Risk (CVaR) sebagai ukuran risiko yang lebih kuat, memberikan penilaian komprehensif terhadap potensi kerugian ekor tanpa asumsi pada distribusi imbal hasil yang mendasari. CVaR mengukur rata-rata kerugian terburuk dari distribusi imbal hasil, menjadikannya pilihan yang disukai di bawah aturan risiko pasar Basel III.

Dengan mengalihkan optimasi portofolio dari CPU ke GPU, NVIDIA menangani kompleksitas masalah optimasi skala besar. Solver Program Linier cuOpt (LP) memanfaatkan algoritma Primal-Dual Hybrid Gradient untuk Pemrograman Linier (PDLP) pada GPU, secara drastis mengurangi waktu penyelesaian untuk masalah skala besar yang ditandai oleh ribuan variabel dan batasan.

Aplikasi dan Pengujian Dunia Nyata

Contoh pengembang Optimasi Portofolio Kuantitatif menunjukkan kemampuannya pada subset S&P 500, membangun portofolio long-short yang memaksimalkan pengembalian disesuaikan risiko sambil mematuhi batasan perdagangan kustom. Alur kerja mencakup persiapan data, pengaturan optimasi, pemecahan, dan pengujian kembali, menunjukkan peningkatan kecepatan dan efisiensi yang signifikan dibandingkan metode berbasis CPU tradisional.

Uji komparatif mengungkapkan bahwa pemecah GPU NVIDIA secara konsisten mengungguli pemecah CPU, mengurangi waktu penyelesaian dari menit menjadi detik. Efisiensi ini memungkinkan penghasilan frontier yang efisien dan strategi rebalancing dinamis secara real-time, membuka jalan bagi strategi investasi yang lebih cerdas dan berbasis data.

Implikasi Masa Depan

Dengan mengintegrasikan persiapan data, pembuatan skenario, dan proses pemecahan ke dalam GPU, NVIDIA menghilangkan hambatan umum, memungkinkan wawasan yang lebih cepat dan iterasi yang lebih sering dalam optimasi portofolio. Kemajuan ini mendukung penyeimbangan dinamis, memungkinkan portofolio untuk beradaptasi dengan perubahan pasar dalam waktu dekat.

Solusi NVIDIA menandai langkah maju yang signifikan dalam teknologi keuangan, menawarkan performa yang dapat diskalakan dan kemampuan pengambilan keputusan yang lebih baik bagi para investor. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi blog NVIDIA.

Sumber gambar: Shutterstock