Portfolio Management Using Particle Swarm Optimization on GPU
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical models like the Black-Scholes-Merton model used to price options approximately for simple and plain options in the form of closed form solution. The market is flooded with various styles of options, which are difficult to price. Numerical techniques used for pricing take exorbitant time for reasonable accuracy in pricing results. Heuristic approaches such as Particle swarm optimization (PSO) have been proposed for option pricing, which provide same or better results for simple options than that of numerical techniques at much less computational cost (time). In this work, we first investigate the characteristics of PSO for option pricing and propose improvements to PSO modeling, which reduces the number of PSO parameters without loss of generality of the financial application under study. We have used our improved PSO (called NPSO) model to price complex chooser option, one of the complicated options in the market. Cooperation among particles of the NPSO helps reach the solution in less time. Interest in diversifying investments stems from the necessity to avert risk involved in any single type of investments. The complex chooser option is shown to exhibit the characteristics of a financial portfolio. As a further study, we have used NPSO for portfolio optimization. We have implemented our NPSO model in the state-of-the-art multi-core Graphics processing units (GPU) platform and show that the computational time can be significantly reduced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».