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# Execute uma simulação de Monte Carlo no Deadline Cloud
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O pacote de tarefas [monte\_carlo\_simulation precifica](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/monte_carlo_simulation) um portfólio de notas estruturadas que podem ser chamadas automaticamente usando a simulação de Monte Carlo com o modelo de volatilidade estocástica Heston. QuantLib O trabalho é uma versão do Deadline Cloud do workshop [Pricing Financial Derivatives with AWS Batch](https://ec2spotworkshops.com/monte-carlo-with-batch.html).

O pacote define um pipeline de duas etapas:

1. `PricePositions`— Uma tarefa por posição do portfólio. As tarefas são agrupadas em partes que calibram o modelo Heston uma vez e precificam todas as posições na parte, amortizando o custo de calibração.

1. `AggregateResults`— Coleta os resultados por posição em um resumo do portfólio.

O pacote usa a extensão Open Job Description [TASK\_CHUNKING](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-specifications/blob/mainline/rfcs/0001-task-chunking.md) para balanceamento de carga. O programador começa enviando posições individuais, observa quanto tempo elas demoram e, em seguida, aumenta automaticamente o tamanho do bloco para corresponder ao tempo de execução desejado. As posições rápidas são agrupadas em partes maiores; as posições lentas permanecem em partes pequenas para manter o trabalho distribuído pela frota.

Para executar esse pacote, você precisa de uma fila com um ambiente de fila conda que inclua o canal para. `conda-forge` `quantlib-python` Ao implantar o [modelo de fazenda inicial](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/starter_farm), defina o `ProdCondaChannels` parâmetro como. `deadline-cloud conda-forge`

Envie o pacote com o remetente da GUI:

```
deadline bundle gui-submit monte_carlo_simulation/
```

Ou envie um teste rápido com menos vagas:

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