Ejecuta una simulación de Montecarlo en Deadline Cloud

El paquete de trabajo monte_carlo_simulation cotiza una cartera de bonos estructurados autoliquidables mediante la simulación de Montecarlo con el modelo de volatilidad estocástica de Heston. QuantLib El trabajo consiste en una adaptación a Deadline Cloud del taller sobre precios de derivados financieros con AWS Batch.

El paquete define un proceso de dos pasos:

1. PricePositions— Una tarea por puesto en la cartera. Las tareas se agrupan en bloques para calibrar el modelo de Heston una vez y fijar el precio de todas las posiciones del bloque, con lo que se amortiza el coste de la calibración.

2. AggregateResults— Recopila los resultados por puesto en un resumen de la cartera.

El paquete utiliza la extensión TASK_CHUNKING de Open Job Description para equilibrar la carga. El planificador comienza distribuyendo las posiciones individuales, observa cuánto tiempo tardan y, a continuación, aumenta automáticamente el tamaño del fragmento para que coincida con el tiempo de ejecución objetivo. Las posiciones rápidas se agrupan en bloques más grandes; las posiciones lentas permanecen en bloques pequeños para que el trabajo se distribuya por toda la flota.

Para ejecutar este paquete, necesitas una cola con un entorno de cola continua que incluya el canal para. conda-forge quantlib-python Al implementar la plantilla de granja inicial, defina el parámetro enProdCondaChannels. deadline-cloud conda-forge

Envíe el paquete con el remitente de la GUI:

deadline bundle gui-submit monte_carlo_simulation/

O envíe una prueba rápida con menos puestos:

deadline bundle submit monte_carlo_simulation/ \
  -p PositionRange="0-1" -p NumPaths=100