GPU-Accelerated Research in Quant Finance : Using CUDA to Speed Up Backtests and Analytics
Lingua: inglese
Editore: Nobletrex Press, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'GPU-Accelerated Research in Quant Finance: Using CUDA to Speed Up Backtests and Analytics'This book is for quantitative researchers, systematic portfolio managers, and technologists who want to turn GPUs from a buzzword into a practical edge. It bridges the gap between theoretical quant finance and high-performance computing, showing how to move real research workloads-backtests, risk engines, and pricing libraries-from CPU-bound prototypes to production-ready GPU pipelines.Readers will learn the mathematical and statistical foundations most relevant to GPU acceleration, then build a rigorous research and backtesting methodology that survives contact with real markets and regulators. The core chapters develop a working mental model of modern GPU architectures and the CUDA programming model, before introducing powerful patterns and libraries for Monte Carlo, PDE/FFT pricing, portfolio optimization, and risk analytics. Throughout, the focus is on trustworthy speedups: performance engineering, profiling, validation, and reproducibility.The book assumes comfort with Python and basic quantitative finance, but no prior CUDA experience. All examples are designed for implementation in a modern research stack, with LaTeX-quality formulas and code that map cleanly onto Python/CUDA tooling. The result is a practical, end-to-end guide to designing faster research loops and more ambitious models without sacrificing transparency or control. …
Codice articolo 9798896652281
- Titolo
- GPU-Accelerated Research in Quant Finance : Using CUDA to Speed Up Backtests and Analytics
- Autore
- Thomas V. Trex
- Editore
- Nobletrex Press
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798896652281
- Peso dell'articolo
- 728 grammi
- Dimensioni
- 229x152x27 mm
"GPU-Accelerated Research in Quant Finance: Using CUDA to Speed Up Backtests and Analytics"
This book is for quantitative researchers, systematic portfolio managers, and technologists who want to turn GPUs from a buzzword into a practical edge. It bridges the gap between theoretical quant finance and high-performance computing, showing how to move real research workloads—backtests, risk engines, and pricing libraries—from CPU-bound prototypes to production-ready GPU pipelines.
Readers will learn the mathematical and statistical foundations most relevant to GPU acceleration, then build a rigorous research and backtesting methodology that survives contact with real markets and regulators. The core chapters develop a working mental model of modern GPU architectures and the CUDA programming model, before introducing powerful patterns and libraries for Monte Carlo, PDE/FFT pricing, portfolio optimization, and risk analytics. Throughout, the focus is on trustworthy speedups: performance engineering, profiling, validation, and reproducibility.
The book assumes comfort with Python and basic quantitative finance, but no prior CUDA experience. All examples are designed for implementation in a modern research stack, with LaTeX-quality formulas and code that map cleanly onto Python/CUDA tooling. The result is a practical, end-to-end guide to designing faster research loops and more ambitious models without sacrificing transparency or control.
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