quantitative-portfolio-optimization
Portfolio Optimization Powered by NVIDIA cuOpt — пример приложения для оптимизации инвестиционного портфеля на GPU. Он показывает вычислительный процесс от подготовки рыночных данных и генерации сценариев до решения задачи оптимизации и исторического тестирования стратегий.
Проект использует NVIDIA cuOpt для ускорения оптимизации портфеля и RAPIDS cuML для генерации сценариев на GPU. Это позволяет проводить сценарный анализ и оптимизацию по критерию Среднее-CVaR (Conditional Value-at-Risk), а также выполнять бэктестинг торговых стратегий. Проект включает в себя примеры использования в Jupyter Notebooks и демонстрационное приложение на Streamlit.
В README для наилучшей производительности рекомендованы NVIDIA H100 SXM или более мощный GPU, от 32 ядер CPU, 64 ГБ ОЗУ и 100 ГБ NVMe. Авторы описывают контейнер NVIDIA PyTorch и совместимые версии CUDA, cuOpt и cuML. Конфигурацию нужно выбирать по таблице требований и примечаниям к выбранному CUDA-стеку.
https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/quantitative-portfolio-optimization | 498 звёзд
#сервисы