Valorisation d’options américaines et Value At Risk de portefeuille sur cluster de GPUs/CPUs hétérogène

by Michaël Benguigui

Doctoral thesis in Informatique

Under the supervision of Françoise Baude.

defended on 27-08-2015

in Nice , under the authority of École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) , in a partnership with Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) (laboratoire) and Safe Composition of Autonomous applications with Large-SCALE Execution environment (laboratoire) .

  • Alternative Title

    American option pricing and computation of the portfolio Value at risk on heterogeneous GPU-CPU cluster


  • Abstract

    The research work described in this thesis aims at speeding up the pricing of complex financial instruments, like an American option on a realistic size basket of assets (e.g. 40) by leveraging the parallel processing power of Graphics Processing Units. To this aim, we start from a previous research work that distributed the pricing algorithm based on Monte Carlo simulation and machine learning proposed by J. Picazo. We propose an adaptation of this distributed algorithm to take advantage of a single GPU. This allows us to get performances using one single GPU comparable to those measured using a 64 cores cluster for pricing a 40-assets basket American option. Still, on this realistic-size option, the pricing requires a handful of hours. Then we extend this first contribution in order to tackle a cluster of heterogeneous devices, both GPUs and CPUs programmed in OpenCL, at once. Doing this, we are able to drastically accelerate the option pricing time, even if the various classification methods we experiment with (AdaBoost, SVM) constitute a performance bottleneck. So, we consider instead an alternate, distributable approach, based upon Random Forests which allow our approach to become more scalable. The last part reuses these two contributions to tackle the Value at Risk evaluation of a complete portfolio of financial instruments, on a heterogeneous cluster of GPUs and CPUs.


  • Abstract

    Le travail de recherche décrit dans cette thèse a pour objectif d'accélérer le temps de calcul pour valoriser des instruments financiers complexes, tels des options américaines sur panier de taille réaliste (par exemple de 40 sousjacents), en tirant partie de la puissance de calcul parallèle qu'offrent les accélérateurs graphiques (Graphics Processing Units). Dans ce but, nous partons d'un travail précédent, qui avait distribué l'algorithme de valorisation de J.Picazo, basé sur des simulations de Monte Carlo et l'apprentissage automatique. Nous en proposons une adaptation pour GPU, nous permettant de diviser par 2 le temps de calcul de cette précédente version distribuée sur un cluster de 64 cœurs CPU, expérimentée pour valoriser une option américaine sur 40 actifs. Cependant, le pricing de cette option de taille réaliste nécessite quelques heures de calcul. Nous étendons donc ce premier résultat dans le but de cibler un cluster de calculateurs, hétérogènes, mixant GPUs et CPUs, via OpenCL. Ainsi, nous accélérons fortement le temps de valorisation, même si les entrainements des différentes méthodes de classification expérimentées (AdaBoost, SVM) sont centralisés et constituent donc un point de blocage. Pour y remédier, nous évaluons alors l'utilisation d'une méthode de classification distribuée, basée sur l'utilisation de forêts aléatoires, rendant ainsi notre approche extensible. La dernière partie réutilise ces deux contributions dans le cas de calcul de la Value at Risk d’un portefeuille d'options, sur cluster hybride hétérogène.


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