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Esegui una simulazione Monte Carlo su Deadline Cloud - Deadline Cloud

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Esegui una simulazione Monte Carlo su Deadline Cloud

Il pacchetto di lavoro monte_carlo_simulation sul GitHub sito web valuta un portafoglio di note strutturate richiamabili automaticamente utilizzando la simulazione Monte Carlo con il modello di volatilità stocastica di Heston di Heston. QuantLib Il job è una versione Deadline Cloud del workshop Pricing Financial Derivatives with AWS Batch. https://ec2spotworkshops.com/monte-carlo-with-batch.html

Il pacchetto definisce una pipeline in due fasi:

  1. PricePositions: un'attività per posizione nel portafoglio. Le attività sono raggruppate in blocchi che calibrano il modello Heston una volta e valutano tutte le posizioni presenti, ammortizzando i costi di calibrazione.

  2. AggregateResults: raccoglie i risultati per posizione in un riepilogo del portafoglio.

Il pacchetto utilizza l'estensione Open Job Description TASK_CHUNKING sul sito Web per il bilanciamento del carico. GitHub Lo scheduler inizia inviando le singole posizioni, osserva quanto tempo impiegano e quindi aumenta automaticamente la dimensione del blocco in base al runtime di destinazione. Le posizioni veloci sono raggruppate in blocchi più grandi; le posizioni lente rimangono in piccoli blocchi per mantenere il lavoro distribuito su tutta la flotta.

Per eseguire questo pacchetto, è necessaria una coda con un ambiente di coda conda che includa il canale per. conda-forge quantlib-python Quando distribuisci il modello di starter farm sul sito web, imposta il parametro su. GitHub ProdCondaChannels deadline-cloud conda-forge

Invia il pacchetto con la GUI submitter:

deadline bundle gui-submit monte_carlo_simulation/

Oppure invia un test rapido con un numero inferiore di posizioni:

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