Collaborazioni
In quest’ambito il CASPUR collabora a diversi progetti, tra i quali i più significativi sono:
• Low Default Portfolio (DIBAM, Sapienza Università di Roma), il cui obiettivo è la stima della probabilità di default in portafogli a bassi tassi di default (intrattabili con metodi statistici), quantità cruciale per alimentare modelli che valutano il rischio di credito.
• Strumenti finanziari risk rate sensitive: modelli di pricing e misurazione del capitale a rischio (DIBAM e ICCREA Banca, holding delle Banche di Credito Cooperativo), il cui obiettivo è lo sviluppo di un SOA multi-pricer ad alte prestazioni, per valutare grossi portafogli di derivati su tasso d’interesse, costituiti sia da contratti plain-vanilla, che di tipo path-dependent, il cui valore dipende dall’andamento della struttura a termine dei tassi durante la vita del contratto.
• Algoritmi paralleli per problemi di scelta di portafoglio (Dipartimento di Metodi e Modelli per l’Economia, il Territorio e la Finanza – MeMoTEF, Sapienza Università di Roma), il cui obiettivo è lo sviluppo e l’ottimizzazione di una soluzione parallela basata su Matlab (Parallel Computing Toolbox e Distributed Computing Server) per af-frontare in maniera efficiente il complesso problema della selezione di portafoglio con vincoli discreti.
• Simultaneous Optimal Control by Recursive and Adaptive Estimation - SOCRAtEs (Dipartimento di Sta-tistica, Sapienza Università di Roma), il cui obiettivo è lo sviluppo di una applicazione web, che sia in grado di 116
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L CALCOLO AD ALTE PRESTAZIONI
IN FINANZA QUANTITATIVA
A seguito del recente credit crunch, le principali istituzioni finanziarie stanno abbandonando la prassi di ag-giornare la propria posizione di rischio solo durante la notte, implementando soluzioni intra-day, che siano in grado non solo di valutare i rischi di liquidità, di mercato e di controparte per l’intera istituzione, ma anche di discriminare criticità legate a diverse classi di asset finanziari e/o associate al business di singole unità operative. Ottenere questo tipo di risultati, per di più in tempo reale, richiede la soluzione di complessi mo-delli numerici che elaborino grosse moli di dati di mercato; pertanto per gli operatori del settore è ormai imprescindibile il ricorso alle più sofisticate piattaforme di calcolo ad alte prestazioni oggi disponibili sul mercato, tanto che alcune importanti istituzioni finanziarie internazionali hanno installato grossi cluster per HPC, utilizzando anche la tecnologia delle GP-GPU.
Offerta
Accanto alle solide competenze nello sviluppo di soluzioni HPC “tradizionali” per i cluster UNIX/Linux, il Gruppo di Finanza Quantitativa ha maturato una rilevante esperienza nell’implementazione di soluzioni HPC real-time, utilizzando le funzionalità SOA presenti in Microsoft Windows HPC Server 2008. Le applicazioni svi-luppate consentono di utilizzare, in modo “trasparente”, la potenza di calcolo disponibile sui nodi del cluster dall’interno di applicazioni client come Excel o Matlab.
Il personale del gruppo ha altresì maturato competenze di carattere metodologico nelle tecniche di pricing di derivati complessi, nelle problematiche di ottimizzazione di portafoglio e nell’analisi delle serie storiche di diverse tipologie di asset di mercato. In quest’ambito è di particolare rilievo la conoscenza acquisita dei toolbox di Matlab per la finanza e, soprattutto, della libreria QuantLib (http://www.quantlib.org), una soluzione open source matura ed estremamente ricca di funzionalità, correntemente utilizzata da una vasta comunità, in parte accademica e in parte proveniente da importanti istituzioni finanziarie; il personale del gruppo è attivo nel porting su GP-GPU (CUDA) di alcune parti della libreria.
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Risultati
Il risultato più significativo è stato senz’altro lo sviluppo del SOA multi-pricer per i derivati sul tasso d’interesse; si tratta di un’applicazione che consente il calcolo del valore di diverse tipologie di contratto utilizzando un insieme di modelli dipricing, dal più semplice modello di Black, passando per gli Short Rate Model, fino ai raffinati Market Model. I motori di pricing sono interamente basati sulla libreria QuantLib e quelli che usano i Market Model sono in grado di utilizzare la GP-GPU eventualmente presente sul nodo di calcolo. Il SOA multi-pricer è attualmente utilizzato per validazione dall’ufficio di Financial Control di ICCREA Banca.
Alla fine del 2010 è stata firmata una convezione quadro con il MeMoTEF della Sapienza Università di Roma, nell’ambito della quale il Dipartimento ha deciso di acquistare alcuni nodi per il nuovo cluster Jazz del Consorzio, che, nel prossimo triennio, saranno utilizzati per fornire servizi basati su Windows HPC Server a tutti i ricercatori afferenti alla struttura.
Bibliografia essenziale
[1] CASPUR e Microsoft: Italian Supercomputing Center Reaches New User Communities with Win-dows-Based HPC http://www.microsoft.com/casestudies/Case_Study_Detail.aspx?CaseStudyID= 4000002595.
[2] Ferraro, L., Porretta, P., Proietti, M., Rosati, M., Pricing degli strumenti risk rate sentitive ed impli-cazioni per il risk management, ADEIMF CONFERENCE, June 2009.
[3] Scozzari, A., Tardella, F., (2008). A Clique Algorithm for Standard Quadratic Programming. Discrete Applied Mathematics, 156, 2439-2448.
[4] Patrizi, G., (2001). S.O.C.R.A.t.E.S. Simultaneous Optimal Control by Recursive and Adaptive Esti-mation System: Problem Formulation and Computational Results, pp. 245-253, in Lassonde, M., (Ed.) Optimization and Approximation, Vth International Conference on Approximation and Opti-mization in the Carribean, Physika-Verlag, Heidelberg.
Gruppo di Scienze dei Materiali e Finanza Quantitativa Luca Ferraro l.ferraro@caspur.it Mario Rosati m.rosati@caspur.it
