Эффективное использование графических ускорителей при параллельной оптимизации финансовых стратегий на кластерной системе

Abstract

Описан подход к оптимизации финансовых стратегий (алгоритмов), основанный на индикаторах финансовых и товарных рынков и эволюционных вычислениях. Представлен параллельный генетический алгоритм, который был применен для автоматизации поиска оптимальных параметров торговых стратегий с точки зрения максимизации показателей доходности. Экспериментально с использованием кластерной системы и GPU_ускорителей показано, что предложенный алгоритм позволяет увеличить доходность финансовых стратегий и имеет отличную масштабируемость и ускорение при параллельных вычислениях на суперЭВМ с 53000 ядер.