Покращення фінансових рішень за допомогою оптимізації портфеля з прискоренням GPU

Терілл Дікі

02 грудня 2025 00:19

NVIDIA представляє рішення з прискоренням GPU для оптимізації фінансового портфеля, яке подолало традиційний компроміс між швидкістю та складністю, і дозволяє приймати рішення в реальному часі.

У кроці до революціонізації фінансового прийняття рішень, NVIDIA представила свій приклад розробника Кількісної Оптимізації Портфоліо, розроблений для прискорення процесів оптимізації портфоліо з використанням технології GPU. Ця ініціатива має на меті подолати довготривалу суперечність між швидкістю обчислень та складністю моделей у фінансовому управлінні портфоліо, про що згадала Peihan Huo з NVIDIA в нещодавньому блозі.

Порушення компромісу між швидкістю та складністю

З часу впровадження теорії портфеля Марковіца 70 років тому оптимізація портфеля була ускладнена повільними обчислювальними процесами, особливо в масштабних симуляціях та складних вимірюваннях ризику. Рішення NVIDIA використовує високопродуктивне апаратне забезпечення та паралельні алгоритми для перетворення оптимізації з повільного пакетного процесу на динамічний, ітеративний робочий процес. Цей підхід дозволяє масштабоване тестування стратегій та інтерактивний аналіз, значно підвищуючи швидкість і ефективність фінансових рішень.

Відкриті розв'язувачі NVIDIA cuOpt відіграють важливу роль у цій трансформації, забезпечуючи ефективні рішення для оптимізації портфелів на основі сценаріїв за критерієм середнього CVaR. Ці розв'язувачі перевершують сучасні розв'язувачі на базі ЦП, досягаючи прискорення до 160 разів у великих задачах. Ширша екосистема CUDA додатково прискорює попередню обробку даних і генерацію сценаріїв, забезпечуючи до 100 разів швидше навчання та вибірку з розподілів прибутків.

Розширені заходи ризику та інтеграція GPU

Традиційні міри ризику, такі як дисперсія, часто є недостатніми для портфелів з активами, які демонструють асиметричні розподіли доходності. Підхід NVIDIA включає Умовну вартість ризику (CVaR) як більш надійний показник ризику, що забезпечує всебічну оцінку потенційних втрат на хвості без припущень щодо основного розподілу доходності. CVaR вимірює середню найгіршу втрату розподілу доходності, що робить його переважним вибором відповідно до правил ринкового ризику Базель III.

Перемістивши оптимізацію портфоліо з ЦП на ГП, NVIDIA вирішує складність великих масштабів оптимізаційних задач. Розв'язувач cuOpt Linear Program (LP) використовує алгоритм Primal-Dual Hybrid Gradient для лінійного програмування (PDLP) на ГП, що значно скорочує час розв'язання великих задач, що характеризуються тисячами змінних і обмежень.

Реальні застосування та тестування

Приклад розробки оптимізації портфоліо з кількісним підходом демонструє його можливості на підмножині S&P 500, створюючи лонг-шорт портфоліо, яке максимізує прибутковість з урахуванням ризику, дотримуючись при цьому власних торгових обмежень. Робочий процес включає підготовку даних, налаштування оптимізації, розв'язання та тестування, демонструючи суттєві покращення швидкості та ефективності в порівнянні з традиційними методами на базі ЦП.

Порівняльні тести виявляють, що графічні процесори NVIDIA постійно перевершують процесори, скорочуючи час вирішення з хвилин до секунд. Ця ефективність дозволяє генерувати ефективні фронтири та динамічні стратегії ребалансування в реальному часі, відкриваючи шлях для розумніших, заснованих на даних інвестиційних стратегій.

Майбутні наслідки

Інтегруючи підготовку даних, генерацію сценаріїв та процеси вирішення на графічних процесорах (GPU), NVIDIA усуває поширені вузькі місця, що дозволяє отримувати швидші висновки та більш часту ітерацію в оптимізації портфелю. Цей прогрес підтримує динамічне ребалансування, що дозволяє портфелям адаптуватися до змін на ринку в майже реальному часі.

Рішення NVIDIA є значним кроком вперед у фінансових технологіях, пропонуючи масштабовану продуктивність і покращені можливості прийняття рішень для інвесторів. Для отримання додаткової інформації відвідайте блог NVIDIA.

Джерело зображення: Shutterstock