Alternativprissättning är ett av de svåra problemen med beräkningsfinansiering. Naturinspirerade algoritmer har fått en framträdande plats i verkliga optimeringsproblem som i mobila ad hoc-nätverk. Problemet med alternativ prissättning passar mycket väl in i denna kategori av problem på grund av marknadens ad hoc-karaktär. Partikel svärm optimering (PSO) är en av de nya globala sök algoritmer som bygger på svärm intelligens. Vi visar först att PSO skulle kunna användas effektivt för problemet med alternativ prissättning. Resultaten jämförs med den klassiska Black-Scholes-Merton-modellen för enkla europeiska alternativ. I denna studie utvecklade vi två algoritmer för optionsprissättning med hjälp av partikelsvamoptimering (PSO). Den första algoritmen vi utvecklade är synkron alternativprissättningsalgoritm med PSO (SPSO), och den andra är parallell synkron alternativprissättningsalgoritm. Priserna för dessa algoritmer är nära jämfört med klassiska Black-Scholes-Merton modell för enkla europeiska alternativ. Vi testar vår parallella synkrona PSO-algoritm i tre arkitekturer: delad minnesmaskin med OpenMP, distribuerad minnesmaskin med MPI och på en homogen flerkärnig arkitektur som kör MPI och OpenMP (hybridmodell). Resultaten visar att hybridmodellen hanterar belastningen väl och att vi ökar antalet partiklar i simuleringen samtidigt som motsvarande noggrannhet bibehålls.
REF föreslog en parallell synkron alternativprissättningsalgoritm för att prissätta enkla europeiska alternativ med hjälp av partikelsvärmoptimering: en naturinspirerad global sökalgoritm baserad på svärminformation.
A parallel Particle swarm optimization algorithm for option pricing
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW)', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}