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Ejecute una simulación de Montecarlo en Deadline Cloud - Deadline Cloud

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Ejecute una simulación de Montecarlo en Deadline Cloud

El paquete de trabajos monte_carlo_simulation cotiza una cartera de notas estructuradas que se pueden invocar automáticamente mediante la simulación de Montecarlo con el modelo de volatilidad estocástica de Heston. QuantLib El trabajo es una adaptación a Deadline Cloud del taller Fijación de precios de derivados financieros con AWS Batch. https://ec2spotworkshops.com/monte-carlo-with-batch.html

El paquete define un proceso de dos pasos:

  1. PricePositions: Una tarea por puesto en la cartera. Las tareas se agrupan en partes para calibrar el modelo de Heston una vez y fijar el precio de todas las posiciones de cada parte, con lo que se amortiza el costo de la calibración.

  2. AggregateResults: Recopila los resultados por posición en un resumen de la cartera.

El paquete usa la extensión TASK_CHUNKING de Open Job Description para equilibrar la carga. El planificador comienza distribuyendo los puestos individuales, observa cuánto tiempo ocupan y, a continuación, aumenta automáticamente el tamaño de los fragmentos para que coincidan con el tiempo de ejecución objetivo. Las posiciones rápidas se agrupan en partes más grandes; las posiciones lentas se mantienen en partes pequeñas para mantener el trabajo repartido por toda la flota.

Para ejecutar este paquete, necesitas una cola con un entorno de cola conda que incluya el canal para. conda-forge quantlib-python Al implementar la plantilla de granja inicial, defina el parámetro enProdCondaChannels. deadline-cloud conda-forge

Envíe el paquete con el remitente de la GUI:

deadline bundle gui-submit monte_carlo_simulation/

O envíe una prueba rápida con menos puestos:

deadline bundle submit monte_carlo_simulation/ \
  -p PositionRange="0-1" -p NumPaths=100