【摘 要】
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随着GPU并行计算性能的不断提升,越来越多计算密集型程序开始尝试运用GPU的并行计算能力来提高处理速度。CUDA是一种基于GPU的并行计算平台,可以提高大规模数据的并行计算速度。同时在金融量化领域中,所涉及的计算量越来越大,而且对数据计算和分析的实时性要求也越来越高,因此将CUDA应用于金融计算领域是一个不错的选择。考虑到金融量化领域中经典的均值方差投资组合模型在实际市场上应用时拟合度偏低,本文从
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随着GPU并行计算性能的不断提升,越来越多计算密集型程序开始尝试运用GPU的并行计算能力来提高处理速度。CUDA是一种基于GPU的并行计算平台,可以提高大规模数据的并行计算速度。同时在金融量化领域中,所涉及的计算量越来越大,而且对数据计算和分析的实时性要求也越来越高,因此将CUDA应用于金融计算领域是一个不错的选择。考虑到金融量化领域中经典的均值方差投资组合模型在实际市场上应用时拟合度偏低,本文从A股证券市场特有的月度效应角度出发,使用Python并结合PyCUDA并行计算的优势,对均值方差模型进行改进和增强。具体工作如下:首先,本文对CUDA编程相关的关键技术进行了研究,然后阐述了Python中的PyCUDA模块在支持CUDA方面相较于其它也能支持CUDA的编程语言的优势。接着,阐明了月度效应中在数据分析时常用的量化指标,针对适合并行计算的指标给出了PyCUDA版本的实现算法,然后对比了使用Python串行计算程序与PyCUDA并行计算程序在不同数据规模上的耗时效果。然后介绍了均值方差模型的理论基础并做了推导和分析。最后,给出待改进模型的具体表示形式,对实验数据的选取与使用范围进行了说明,详细列出了如何利用月度效应增强均值方差模型的具体实现步骤,对产生增强效果的原因进行分析后,进一步提出了两种增强效果更佳的改进算法,实证分析后验证了两种增强算法的可行性和有效性,并给出了对不同类型的投资者的投资参考意见。
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