Улучшение финансовых решений с помощью портфельной оптимизации на основе GPU

Террилл Дики

02 дек 2025 00:19

NVIDIA представляет решение с аппаратным ускорением GPU для оптимизации финансового портфеля, преодолевая традиционный компромисс между скоростью и сложностью и обеспечивая принятие решений в реальном времени.

В стремлении революционизировать принятие финансовых решений, NVIDIA представила свой пример разработчика оптимизации количественного портфеля, предназначенный для ускорения процессов оптимизации портфеля с использованием технологии GPU. Эта инициатива направлена на преодоление давнего компромисса между вычислительной скоростью и сложностью модели в управлении финансовым портфелем, как отметил Пэйхан Хуо из NVIDIA в недавнем блоге.

Нарушение компромисса между скоростью и сложностью

С момента введения теории портфеля Марковица 70 лет назад оптимизация портфеля была затруднена медленными вычислительными процессами, особенно в крупномасштабных симуляциях и сложных мерах риска. Решение NVIDIA использует высокопроизводительное оборудование и параллельные алгоритмы, чтобы преобразовать оптимизацию из медленного пакетного процесса в динамичный, итеративный рабочий процесс. Этот подход обеспечивает масштабируемое тестирование стратегий и интерактивный анализ, значительно повышая скорость и эффективность финансового принятия решений.

Открытые решатели NVIDIA cuOpt играют ключевую роль в этой трансформации, предоставляя эффективные решения для оптимизации портфеля на основе сценариев с использованием Mean-CVaR. Эти решатели превосходят современные процессорные решатели, достигая увеличения скорости до 160 раз в задачах крупномасштабного характера. Более широкая экосистема CUDA дополнительно ускоряет предварительную обработку данных и генерацию сценариев, обеспечивая увеличение скорости до 100 раз при обучении и выборке из распределений доходности.

Продвинутые меры риска и интеграция GPU

Традиционные меры риска, такие как дисперсия, часто недостаточны для портфелей с активами, демонстрирующими асимметричные распределения доходности. Подход NVIDIA включает Условное значение по риску (CVaR) в качестве более надежной меры риска, предоставляя всестороннюю оценку потенциальных потерь в хвосте без предположений о распределении базовой доходности. CVaR измеряет среднюю наихудшую потерю распределения доходности, что делает его предпочтительным выбором в соответствии с правилами рыночного риска Базеля III.

Переместив оптимизацию портфеля с ЦП на ГП, NVIDIA решает сложность задач оптимизации крупного масштаба. Решатель cuOpt Linear Program (LP) использует алгоритм Primal-Dual Hybrid Gradient for Linear Programming (PDLP) на ГП, что значительно сокращает время решения для задач крупного масштаба, характеризующихся тысячами переменных и ограничений.

Применение в реальном мире и тестирование

Пример разработчика оптимизации портфеля на основе количественного анализа демонстрирует его возможности на подмножестве S&P 500, создавая портфель длинных и коротких позиций, который максимизирует доходность с учетом риска, соблюдая при этом заданные торговые ограничения. Рабочий процесс включает подготовку данных, настройку оптимизации, решение и бэктестирование, демонстрируя значительные улучшения скорости и эффективности по сравнению с традиционными методами на основе ЦП.

Сравнительные тесты показывают, что GPU-решатели NVIDIA постоянно превосходят CPU-решатели, сокращая время решения с минут до секунд. Эта эффективность позволяет генерировать эффективные фронтиры и динамические стратегии ребалансировки в реальном времени, открывая путь для более умных, основанных на данных инвестиционных стратегий.

Будущие последствия

Интегрируя подготовку данных, генерацию сценариев и процессы решения на GPUs, NVIDIA устраняет общие узкие места, позволяя быстрее получать результаты и чаще проводить итерации в оптимизации портфеля. Этот прогресс поддерживает динамическое ребалансирование, позволяя портфелям адаптироваться к изменениям на рынке в режиме почти реального времени.

Решение NVIDIA является значительным шагом вперед в финансовых технологиях, предлагая масштабируемую производительность и улучшенные возможности принятия решений для инвесторов. Для получения дополнительной информации посетите блог NVIDIA.

Источник изображения: Shutterstock