• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Использование высокопроизводительных параллельных вычислений в задачах финансовой инженерии и риск-менеджмента.

2009
Руководитель: Смирнов Сергей Николаевич

В последние годы все чаще в практике финансовых институтов находят применение количественные методы обработки информации о ходе торгов ценными бумагами и производными финансовыми инструментами. Данные методы широко используются при построении различных моделей прогнозирования цен тех или иных активов, измерения рисков портфеля, а также при проведении более сложных расчетов, например, при построении бескупонных кривых доходностей.
Подобные исследования, как правило, используют большие объемы информации о торговле финансовыми активами. Соответствующие расчеты могут занять несколько часов или дней. Необходимость принимать решения в сжатые сроки заставляет финансовые институты идти на упрощение моделей. Очевидно, что такой способ ускорения расчетов может быть крайне опасным и в итоге привести к колоссальным потерям. Реализация корректных моделей требует значительных вычислительных мощностей и применения сложных вычислительных алгоритмов,  в том числе использующих параллельные вычисления.

Целью работы является разработка алгоритмов высокопроизводительных параллельных вычислений для решения задач в области финансовой инженерии и риск-менеджмента.

Новизна исследования заключаются не в использовании определенных алгоритмов или численных методов, а в постановке задач получения практически значимых результатов для целей управления рисками и финансовой инженерии. Решение поставленных задач  предполагает работу с объектами сложной стохастической природы и большими объемами данных. Вычислительной мощности отдельных ПК или серверов недостаточно для исследования свойств таких объектов с необходимой точностью. Возможность использования высокопроизводительных параллельных вычислений позволяет описать эти объекты на качественно более высоком уровне, что, в свою очередь, позволяет улучшить качество решения задач риск-менеджмента и финансовой инженерии.

В рамках исследования с разных точек зрения изучались большие объемы высокочастотной рыночной информации. В связи с этим в процессе исследований было создано централизованное хранилище данных. Для обработки полученных данных был налажен процесс ретроспективного накопления статистической информации из различных источников, их структурирование, фильтрация и хранение. Это повлекло за собой разработку технологий сбора, обработки, анализа, представления данных.

В результате исследования были созданы базы данных на основе накопленной высокочастотной рыночной информации по результатам торгов активами на российских и зарубежных электронных торговых площадках, а также разработаны следующие алгоритмы для параллельных вычислений для решения следующих задач: 

  • восстановление данных на основе методики, разработанной ранее лабораторией по финансовой инженерии и риск-менеджменту факультета экономики ГУ-ВШЭ;
  • оценка параметров стохастической динамики кривой доходностей;
  • расчет различных мер риска портфеля, в том числе учитывающих ликвидность рынка и кредитные риски активов.

Осуществление исследований по разработке алгоритмов параллельных вычислений для целей финансовой инженерии и риск-менеджмента позволило выработать гибкий инструментарий для решения задач финансового моделирования, управления рисками и разработки новых финансовых технологий на базе высокопроизводительных вычислений.

На основе полученных результатов было создано полное решение, эффективно сочетающее численные алгоритмы с соответствующим оборудованием и программным обеспечением разных уровней.

В ходе исследований были получены наукоемкие результаты, практически значимые для целей управления рисками и финансовой инженерии. Соответствующие исследования использовали ряд моделей микроструктуры рынка, в первую очередь связанные с моделирование ликвидности.

Для проведения исследований в области микроструктуры финансовых рынков соответствующим образом были подготовлены накопленные данные о ходе торгов рыночными инструментами. Ключевой работой на данном этапе стало удобное представление рыночной информации, в т.ч. визуализация книги лимитированных заявок. Для целей дальнейших исследований была разработана классификация рыночных событий, учитывающая информацию обо всех выставленных и отмененных котировках, а также о совершенных сделках. Реализация на практике полученного классификатора потребовала создания соответствующего алгоритма высокопроизводительных параллельных вычислений.

К окончанию проекта проводимые Лабораторией по финансовой инженерии и риск-менеджменту ВШЭ исследования микроструктуры рынка подготовили фундамент для адекватного моделирования рыночной ликвидности с целью учета ее влияния на ценообразование финансовых и инвестиционных продуктов. Другим направлением дальнейшего развития исследований является измерение риска портфеля с учетом ликвидности. Решение указанных задач в дальнейшем позволит сделать еще один шаг примерно в том же направлении приложений, что и для уже реализованных в виде программного обеспечения моделей.