초록 ▼

- 금융기관들은 고객들의 다양한 요구를 충족시키기 위해 파생금융상품의 복잡성이 날로 증대되고 있음.
- 위험에 대한 인식도 커지고 있어 24시간 포트폴리오의 위험관리 필요함.
- 최적화된 알고리즘을 바탕으로 한 시뮬레이션 결과를 통해 미리 정해진 수준에 도달하게 되면 거래가 자동으로 실행될 수 있는 고성능 컴퓨팅이 필요함.
- 이러한 금융환경의 급격한 변화를 빠르고 정확하게 계량할 수 있는 병렬알고리즘 개발이 필요함.
- 이를 위해 저비용/저전력 시스템에서 확장성 있는 응용 최적화 부분 도출도 함께 고려해야 함

- 금융기관들은 고객들의 다양한 요구를 충족시키기 위해 파생금융상품의 복잡성이 날로 증대되고 있음.
- 위험에 대한 인식도 커지고 있어 24시간 포트폴리오의 위험관리 필요함.
- 최적화된 알고리즘을 바탕으로 한 시뮬레이션 결과를 통해 미리 정해진 수준에 도달하게 되면 거래가 자동으로 실행될 수 있는 고성능 컴퓨팅이 필요함.
- 이러한 금융환경의 급격한 변화를 빠르고 정확하게 계량할 수 있는 병렬알고리즘 개발이 필요함.
- 이를 위해 저비용/저전력 시스템에서 확장성 있는 응용 최적화 부분 도출도 함께 고려해야 함.
- 금융IT분야의 저전력 클러스터 활용사례 발굴:
· 파생금융상품 가치평가 분야.
· 알고리즘거래 분야.
· 변액보험 분야.
· 장기재정추계 분야.
- 특히, 금융기관에서는 다양한 시뮬레이션 결과를 통한 최적화된 모수의 칼리브레이션 결과를 바탕으로 변동성곡면 및 위험민감도 계산이 가장 큰 문제임.
- 현재까지 금융산업분야에서 전력, 냉각 및 공간적 제약(프론트/백 오피스 운영)에 관한 애로사항도 함께 갖고 있음.
- 경제의 세계화에 대응하기 위해 금융환경의 급격한 변화를 빠르고 정확하게 계량화한 후 컴퓨터 하드웨어의 연산능력, 최적화된 병렬화 알고리즘/프로그래밍 환경 등 종합적인 개발 뿐만 아니라 저비용/저전력 시스템 환경에서의 개발도 함께 고려해야 함.

Abstract

Ⅲ. Result of the study
A case study of finding the low-powered cluster in the financial IT field: Pricing of financial derivatives; Algorithmic trading; Variable insurance; Public finance forecasting.