Dissertação

Exploring Cloud Computing Benefits when Applying a SAX/GA Approach to Computational Finance Problems EVALUATED

Este trabalho apresenta uma avaliação de plataformas de Cloud Computing para algoritmos de mercados financeiros. Estes algoritmos requerem uma grande capacidade de computação que se traduz em grandes tempos de execução, desfavoráveis aos traders. A solução de Cloud Computing entra em jogo de forma extremamente prometedora e recursos aparentemente ilimitados. Como a questão temporal pode ser contornada com melhor hardware e paralelização, este estudo procura contribuir para a resolução do problema dos traders. A abordagem utiliza um algoritmo SAX/GA já estudado, que mostrou ter atingido bons resultados no reconhecimento de padrões de mercado, sendo o longo tempo de execução a sua desvantagem. A sua arquitetura original é adaptada à cloud AWS utilizando dois mecanismos de paralelização: (i) separação dos stocks para avaliação por diferentes máquinas; (ii) paralelização da execução do algoritmo para um stock. Para a primeira solução, selecionaram-se dez stocks do índice financeiro S&P500. Os ganhos obtidos foram significativos: (i) com adição de apenas uma máquina na computação, foram obtidos ganhos de 37%; (ii) clusters com mais de quatro máquinas os ganhos atingiram o patamar de 89%. O melhor ganho de tempo de execução, 94%, foi atingido para dez máquinas. Os ganhos da segunda arquitetura são relativos à média de dez varrimentos do programa. Para um cluster com quatro máquinas, os ganhos verificados para as populações foram sempre superiores a 80%, ultrapassando os 85% no cluster de seis máquinas. Os resultados obtidos mostram que com uma arquitetura adequada, os algoritmos financeiros podem beneficiar substancialmente de serviços de Cloud Computing.
Algoritmos Financeiros, Algoritmos Paralelizados, Amazon Web Services, Cloud Computing, Mercado Financeiro

Outubro 27, 2017, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

António Canelas

Instituto de Telecomunicações

Investigador

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar