金融衍生品估值方法和系统技术方案

本申请涉及一种金融衍生品估值方法和系统；所述方法包括：获取估值请求，所述估值请求包括估值参数、运行方式；根据所述估值参数确定根随机数种子，再根据所述根随机数种子生成第一随机数序列；将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，获得各初始随机数种子对应计算路径的结果；将各计算路径的结果进行聚合，获得整体计算结果并输出。本发明专利技术通过设计一个可串行复现的金融衍生品分布式蒙特卡洛估值系统，能够在单机串行环境复现复杂金融衍生品在分布式并行环境的估值过程。便于单机调试、复现风险场景，可提高模型工程化效率，缩小校准模型准确度所需工作量。缩小校准模型准确度所需工作量。缩小校准模型准确度所需工作量。

【技术实现步骤摘要】
金融衍生品估值方法和系统


[0001]本申请涉及金融
，具体涉及一种金融衍生品估值方法和系统。

技术介绍

[0002]随着经济全球化和金融业务的快速增长，金融工具的种类也日渐多元化。衍生品作为重要的金融工具，规模发展迅速，已成为全球市场新的业务增长点。衍生品市场极大丰富了金融市场，为实体机构管理风险、投资者配置资产提供了更多的金融工具。
[0003]衍生品(Derivative)，通常将某种资产作为标的来对冲风险、投机和套利，在风险管理中扮演着非常关键的角色，其收益决定于标的资产价格(如债券或股票价格)。本文所述金融衍生品，其基本种类有期货、期权、远期和掉期等，也包括以上品种的混合金融工具。标的品种可分为股权、利率、汇率和商品衍生品等，可同时在交易所和柜台市场进行交易。
[0004]我国衍生品业务始于二十一世纪初期，市场化改革的深入和场外衍生品业务规模的高速增长，由于金融衍生品结构复杂，且往往基于保证金交易，所以对金融机构的风险管理能力提出了严峻的挑战。为应对该挑战，金融机构需要定期对金融衍生品持仓合约进行估值，从而测算金融机构的风险敞口。
[0005]复杂金融衍生品的估值方法一般有解析解方法、树方法、偏微分方程法、傅里叶方法和蒙特卡洛方法等。其中蒙特卡洛方法是目前应用范围最广泛的方法，通过模拟很多条标的价格路径，用不同路径下的合约价值的平均数作为估值结果。
[0006]由于蒙特卡洛方法需要模拟大量的价格路径，往往需要大量计算；而瞬息万变的金融市场又对总计算时间有严格要求，单机计算难以满足这个时间要求，所以业内主要采用分布式并行计算方法缩短总计算时间。
[0007]相关技术中，在使用分布式蒙特卡洛方法对复杂金融衍生品进行估值时，存在以下缺点：一是由于蒙特卡洛方法的随机性特点，对同样的合约用同样的估值参数进行多次估值，结果不同；二是由于分布式环境上的随机数序列与单机串行环境的不同，导致生成的标的价格序列不同，进而导致分布式环境的估值结果与单机串行环境的估值结果不同；三是由于蒙特卡洛方法往往涉及大量计算，存在重复计算的问题。
[0008]上述三个缺点，导致分布式蒙特卡洛估值方法在研发、调试、测试、日常运维等环节难以复现估值结果，给金融机构带来潜在市场风险和操作风险。并且因为可能存在重复计算，造成不必要的算力浪费。

技术实现思路

[0009]为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种金融衍生品估值方法和系统。
[0010]根据本申请实施例的第一方面，提供一种金融衍生品估值方法，包括：
[0011]获取估值请求，所述估值请求包括估值参数、运行方式；
[0012]根据所述估值参数确定根随机数种子，再根据所述根随机数种子生成第一随机数
序列；其中，第一随机数序列中的每一个随机数作为一个计算路径的初始随机数种子；
[0013]将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，获得各初始随机数种子对应计算路径的结果；
[0014]将各计算路径的结果进行聚合，获得整体计算结果并输出。
[0015]进一步地，根据所述估值参数确定根随机数种子之前，还包括以下步骤：
[0016]根据所述估值请求查询第一缓存中是否已经存在相同的整体计算任务；
[0017]如果存在，则将该整体计算任务的结果作为整体计算结果输出；
[0018]如果不存在，则执行后续步骤。
[0019]进一步地，将各计算路径的结果进行聚合之后，还包括以下步骤：
[0020]将估值请求以及聚合后获得的整体计算结果更新到第一缓存。
[0021]进一步地，将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算之前，还包括以下步骤：
[0022]根据第一随机数序列和估值参数，查询第二缓存中是否已经存在相同的计算路径；
[0023]如果存在，则将该计算路径的结果返回；如果不存在，则执行后续步骤。
[0024]进一步地，将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，具体包括以下步骤：
[0025]将未命中的初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算；
[0026]将初始随机数种子及其计算结果更新到第二缓存中；
[0027]相应地，将各计算路径的结果进行聚合，具体包括以下步骤：
[0028]将从第二缓存返回的结果和估值计算获得的结果进行聚合。
[0029]进一步地，所述运行方式为：分布式并行环境运行，或者单机串行环境运行；
[0030]将未命中的初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，具体包括以下步骤：
[0031]确定每个初始随机数种子对应的第二随机数序列；
[0032]根据每一条第二随机数序列，结合所述估值参数中的当前价格，生成对应的未来价格序列；
[0033]按照设定的运行方式，对每一条未来价格序列，计算金融衍生品合约未来可能产生的状态，作为单条计算路径的结果。
[0034]进一步地，确定每个初始随机数种子对应的第二随机数序列，具体包括以下步骤：
[0035]按照设定的运行方式，用初始随机数种子查询第三缓存，判断是否存在备选随机数序列；
[0036]如果命中，且备选随机数序列的长度大于本次计算所需的随机数序列长度，则提取该备选随机数序列，将备选随机数序列作为本次计算所需的第二随机数序列；
[0037]否则按照设定的运行方式，为该初始随机数种子生成本次计算所需的第二随机数序列。
[0038]进一步地，按照设定的运行方式，用初始随机数种子查询第三缓存，具体包括以下步骤：
[0039]如果设定的运行方式为分布式并行环境运行，则在分布式并行环境下分布式并行
地用该初始随机数种子查询第三缓存；
[0040]如果设定的运行方式为单机串行环境运行，则在单机串行环境下串行地地用该初始随机数种子查询第三缓存。
[0041]进一步地，所述估值参数包括：预期生成的价格序列条数；所述第二随机数序列的长度等于预期生成的价格序列条数。
[0042]根据本申请实施例的第二方面，提供一种金融衍生品估值系统，包括：
[0043]获取模块，用于获取估值请求，所述估值请求包括估值参数、运行方式；
[0044]确定模块，用于根据所述估值参数确定根随机数种子，再根据所述根随机数种子生成第一随机数序列；其中，第一随机数序列中的每一个随机数作为一个计算路径的初始随机数种子；
[0045]计算模块，用于将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，获得各初始随机数种子对应计算路径的结果；
[0046]聚合模块，用于将各计算路径的结果进行聚合，获得整体计算结果并输出。
[0047]本申请的实施例提供的技术方案具备以下有益效果：
[0048]本专利技术通过设计一个可串行复现的金融衍生品分布式蒙特卡洛估值系统，能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金融衍生品估值方法，其特征在于，包括：获取估值请求，所述估值请求包括估值参数、运行方式；根据所述估值参数确定根随机数种子，再根据所述根随机数种子生成第一随机数序列；其中，第一随机数序列中的每一个随机数作为一个计算路径的初始随机数种子；将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，获得各初始随机数种子对应计算路径的结果；将各计算路径的结果进行聚合，获得整体计算结果并输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述估值参数确定根随机数种子之前，还包括以下步骤：根据所述估值请求查询第一缓存中是否已经存在相同的整体计算任务；如果存在，则将该整体计算任务的结果作为整体计算结果输出；如果不存在，则执行后续步骤。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将各计算路径的结果进行聚合之后，还包括以下步骤：将估值请求以及聚合后获得的整体计算结果更新到第一缓存。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算之前，还包括以下步骤：根据第一随机数序列和估值参数，查询第二缓存中是否已经存在相同的计算路径；如果存在，则将该计算路径的结果返回；如果不存在，则执行后续步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将各初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算，具体包括以下步骤：将未命中的初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算；将初始随机数种子及其计算结果更新到第二缓存中；相应地，将各计算路径的结果进行聚合，具体包括以下步骤：将从第二缓存返回的结果和估值计算获得的结果进行聚合。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述运行方式为：分布式并行环境运行，或者单机串行环境运行；将未命中的初始随机数种子按照设定的运行方式进行蒙特卡洛估值计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光，
申请(专利权)人：杨光，
类型：发明
国别省市：