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Prodotti finanziari, hedge fund e HPC
Scritto da Cristina Rovetti il 10-09-2009 ore 10:11
Intel Parallel Studio XE 2015
Le opportunità offerte dai sistemi di algorithmic trading, o più genericamente automatic stock trading system, sono molto allettanti. In generale si può affermare che tutto il mondo finanziario stia progressivamente abbandonando i sistemi di commercio tradizionali, per adottare le nuove tecnologie; si stima infatti che il 97% delle movimentazioni titoli, nell’ambito del NYSE, avviene ormai tramite i cosiddetti Electronic Communication Network (ENC).

Tra le opportunità di cui sopra, troviamo quelle offerte nel settore del HighFrequency Trading (HFT), mediante l’implementazione delle cosiddette high-frequency trading platform, che hanno fatto la fortuna di molte realtà.

Gli algoritmi impiegati in questo innovativo sistema finanziario, per l’analisi degli elementi del mercato, si devono adattare alla sua variabilità e volatilità, aumentando la loro complessità; sono altresì sempre più stringenti le necessità di elaborazioni statistiche, che combinano dati real-time con serie di dati storiche sempre più imponenti.

I sistemi di simulazione basati sul metodo Monte Carlo sono ormai fondamentali per prevedere le dinamiche di prodotti finanziari particolarmente complessi o innovativi; in particolare la costruzione di scenari what-if, per quantificare i rischi del mercato con i prodotti derivati, è un’attività resource intensive dal punto di vista del calcolo. Per tali ragioni il mondo della finanza e in particolare il settore hedge fund trading sono da sempre interessati ai sistemi computazionali di alto livello, cioè algoritmi efficaci e computer superpotenti.

Tali tecnologie sono anche utili nell’ambito del risk management finanziario, che ormai rappresenta un must per chi opera nel settore. Ma lo scopo primario per l’impiego di strumenti HPC all’avanguardia è quello di permettere alle informazioni di entrare celermente nel proprio sistema ed essere elaborate efficacemente con risultati ottimali, ma soprattutto in anticipo rispetto a quanto possano fare i competitori (con un time-to-market dell’ordine dei millesimi di secondo, o sue frazioni).

Per tale ragione gli esperti hanno accolto con interesse la recente scoperta di un sistema innovativo (Lossy Difference Aggregator) da implementare nei router dei data centre, che gestiscono i sistemi di automatic stock trading; in tal modo si potrebbero prevedere e ovviare i ritardi dell’ordine dei microsecondi sui network di trasmissione dati.

Infatti poter anticipare il proprio competitore, anche solo di alcuni microsecondi, nell’acquisto o nella vendita di particolari titoli, può significare il guadagno o la perdita di ingenti quantità di danaro. Vi sono però anche dei risvolti negativi nella questione: infatti, le banche d’affari e gli istituti finanziari in genere sono soggetti a rischi, se si pensa che si possono verificare casi di sottrazione dei sistemi, che implementano gli algoritmi proprietari per questa tipologia di commercio, come accaduto lo scorso luglio a Goldman Sachs.
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