并行计算在 Quant 中是如何应用的？
具体的说风险资本这块吧. 经常面临的一个问题就是一个大的portfolio, 几十或上百万个instrument ,用蒙特卡罗生成数万甚至数十万场景,并在每个场景下计算每个instrument的价值变化，最终生成整个portfolio的PnL分布来计算资本率。注意很多金融产品都是复杂的exotic derivatives,因此单纯的基于delta, duration 这样的灵敏度因子是不够的，需要使用full revaluation model。这样的数据每天都需要生成，自然需要考虑并行化。 并行架构，金融机构常使用的是IBM Platform Computing 开发的Platform Symphony, 基于格点计算，通过API接口可以很方便地在Linux Cluster上实现分布式计算。开发者只需指定高端的并行策略，比如是计算任务划分是基于蒙特卡罗路径还是instrument set,而无需考虑资源调配，结点通信等的具体实现细节。 具体应用：资本计算（监管和经济资本），对手风险（CVA/FVA), Margin的计算。