通過GPU加速投資組合優化增強財務決策

特裏爾·迪基

2025年12月02日 00:19

NVIDIA推出了一種GPU加速解決方案，以簡化金融投資組合優化，克服傳統的速度與復雜性權衡，實現實時決策。

爲了革命性地改進財務決策，NVIDIA推出了其量化投資組合優化開發者示例，旨在利用GPU技術加速投資組合優化過程。正如NVIDIA的Peihan Huo在最近的博客文章中所指出的，這一舉措旨在克服金融投資組合管理中計算速度和模型復雜性之間的長期權衡。

打破速度與復雜性的權衡

自從70年前引入馬科維茨投資組合理論以來，投資組合優化一直受到計算過程緩慢的困擾，特別是在大規模模擬和復雜風險測量中。NVIDIA的解決方案利用高性能硬件和並行算法，將優化從一個緩慢的批處理過程轉變爲一個動態的、迭代的工作流程。這種方法實現了可擴展的策略回測和互動分析，顯著提高了金融決策的速度和效率。

NVIDIA cuOpt 開源求解器在這一轉型中發揮了關鍵作用，提供高效的基於場景的均值-CVaR 投資組合優化問題的解決方案。這些求解器在大規模問題上超越了最先進的基於 CPU 的求解器，達到最高 160 倍的加速。更廣泛的 CUDA 生態系統進一步加速了預優化數據預處理和場景生成，在從收益分布中學習和採樣時提供了最高 100 倍的加速。

高級風險措施與GPU集成

傳統風險度量，如方差，通常對具有不對稱收益分布的投資組合不足。NVIDIA 的方法結合了條件在險價值(CVaR)作爲一種更穩健的風險度量，提供了對潛在尾部損失的全面評估，而無需對基礎收益分布做出假設。CVaR 衡量收益分布的平均最壞損失，使其成爲巴塞爾 III 市場風險規則下的首選。

通過將投資組合優化從CPU轉移到GPU，NVIDIA解決了大規模優化問題的復雜性。cuOpt線性程序(LP)求解器在GPU上利用原始-對偶混合梯度線性規劃(PDLP)算法，極大地減少了數千個變量和約束特徵的大規模問題的求解時間。

現實世界應用與測試

量化投資組合優化開發者示例展示了其在標準普爾500指數子集上的能力，構建一個長短倉位投資組合，最大化風險調整後的收益，同時遵循自定義交易約束。該工作流程包括數據準備、優化設置、求解和回測，展示了相較於傳統CPU方法顯著的速度和效率提升。

比較測試表明，NVIDIA 的 GPU 求解器在性能上始終優於 CPU 求解器，將求解時間從分鍾縮短到秒。這種效率使得能夠實時生成高效的前沿和動態再平衡策略，爲更智能、數據驅動的投資策略鋪平了道路。

未來的影響

通過將數據準備、場景生成和求解過程集成到GPU上，NVIDIA消除了常見的瓶頸，實現了更快的洞察和更頻繁的投資組合優化迭代。這一進展支持動態再平衡，使投資組合能夠近乎實時地適應市場變化。

NVIDIA的解決方案標志着金融科技的一個重要進步，爲投資者提供了可擴展的性能和增強的決策能力。欲了解更多信息，請訪問NVIDIA博客。

圖片來源：Shutterstock