Challenge

파생금융상품 시장은 위험에대한 부담이 큰 부문으로, 계약을 평가하는 과정에서 사소한 실수라도 있다면 큰 손실을 볼 수 있습니다. 따라서, 증권사들은 복잡한 산술 모델을이용하여 계약의 가치와 위험성을 평가하고 있습니다. 빠르게 전개되는 금융 시장의 성격상 파생상품을 평가하는 과정도 매우신속 정확하게 이뤄져야 합니다.
가장 폭넓게 이용되는 방법 가운데 하나인 Monte Carlo 모델은 주가, 상품 가격, 금리 등 기본적인 계약 변수들을 바탕으로 수백만 가지의 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.하지만 계산에많은 노력과 시간이 소요됩니다. 파생상품 계약의 복잡성과 신속한 모델 개발 및 빠르고 정확한 평가에 대한 요구는 파생상품 시장에서 해결해야 할 주요 과제로 대두되고 있습니다. SciComp의 SciFinance®와 같은 정교한 소프트웨어 패키지는 이러한 문제를 해결하기위한 효과적인 접근 방법을 제공합니다.

Solution

SciFinance는 파생상품 모델 개발 환경으로서 정밀한 고차원적 모델 규격으로부터 시리얼 C/C++ 소스 코드를 자동으로 생성합니다. SciComp는 Monte Carlo 가격 결정 및 위험 모델의 실행 시간을 단축시키기 위해 NVIDIA® CUDA™ 지원 소스 코드를 자동으로 생성하는 기능을 추가했습니다. 이 새로운 코드 스타일을 통해 가격 결정 코드의 주요 부분에서 고도의 NVIDIA GPU 병렬 아키텍처가 가진 장점을 활용할 수 있습니다. 사용자는 모델 규격에 ‘CUDA’라는 키워드를 추가하는 것 만으로 새로운 코드 스타일을 이용할 수 있으며, 결과적으로 즉시 컴파일할 수 있는 CUDA 지원 병렬 코드가 생성됩니다. 결과: 하나의 NVIDIA Tesla C1060 GPU만으로도 실행 속도가 30X에서 100X 이상으로 향상됩니다. GPU를 추가하면 거의 선형적으로 속도가 개선됩니다.
SciComp 운영 부사장인 Curt Randall은 “사용자들이 CUDA와 GPU를 이용하여 얻을 수 있는 속도 향상은 놀라운 수준입니다. GPU에서 병렬 처리를 이용함으로써 독특한 계약을 대규모 포트폴리오로 구성하는 경우에도 여러 시간을 소비할 필요가 없습니다. 단, 수 분만에 계산해낼 수 있기때문이죠. 금융기관들이 우리의 소프트웨어를 통해 NVIDIA 솔루션을 보다 간편하게 이용할 수 있어 많은 관심을 불러일으킬 것으로 예상합니다.”라고 말했습니다.

Impact

Monte Carlo 가격 결정 모델을 훨씬 빠르게 생성 및 실행할 수 있어 금융기관과 위험 관리자들은 대체 모델링 시나리오를 평가하고 위험 분석의 정확도를 개선할 수 있게 되었습니다. 파생금융상품과 그 위험성에 대한 이해가 개선되면서거래를 통한 잠재적 수익도 증가할것으로 보입니다.

자세한 내용은 www.scicomp.com을 방문하십시오.