Coprojeto hardware/software das equações de Black-Scholes para precificação de opções no mercado financeiro
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102018-102741/ |
Resumo: | Este trabalho apresenta a implementação em hardware das Equações de Black-Scholes para precificação de opções usando Método de Monte Carlo. A implementação foi feita em OpenCL compatível com FPGAs recentes da Altera/Intel. Essa implementação é modular e permite a utilização de diferentes geradores de números aleatórios em configurações diferentes de software e hardware. A proposta é que essas implementações possam aproveitar as vantagens de cada componente, resultando em uma maior quantidade de simulações e por consequência melhorando a precisão dos resultados. |
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Coprojeto hardware/software das equações de Black-Scholes para precificação de opções no mercado financeiroHardware/softwares codesign of Black-Scholes equations for option princing in the financial marketBlack-ScholesBlack-ScholesFinançasFinanceFPGAFPGAMonte CarloMonte CarloOpenCLOpenCLEste trabalho apresenta a implementação em hardware das Equações de Black-Scholes para precificação de opções usando Método de Monte Carlo. A implementação foi feita em OpenCL compatível com FPGAs recentes da Altera/Intel. Essa implementação é modular e permite a utilização de diferentes geradores de números aleatórios em configurações diferentes de software e hardware. A proposta é que essas implementações possam aproveitar as vantagens de cada componente, resultando em uma maior quantidade de simulações e por consequência melhorando a precisão dos resultados.This paper presents the hardware implementation of Black-Scholes Equations for pricing options using Monte Carlo Method. The implementation was made in OpenCL compatible with recent Altera / Intel FPGAs. This implementation is modular and allows the use of different random number generators in different software and hardware configurations. The proposal is that these implementations can take advantage of each component, resulting in a greater number of simulations and consequently improving the accuracy of the results.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMarques, EduardoCosta, Thadeu Antonio Ferreira de Melo2018-07-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19102018-102741/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2019-04-10T00:06:19Zoai:teses.usp.br:tde-19102018-102741Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212019-04-10T00:06:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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