PathWise: Frequently Asked Questions
GPU기반 연산은 CPU기반 연산에 비해 어느정도 빠릅니까?
GPU는 수천개의 연산 코어로 구성되어 있으며 개별 연산코어는 병렬처리 기반입니다. 이는 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 반복연산에 알맞으며 시뮬레이션 경로가 코어에 분배되어 병렬프로세스를 수행합니다. 동일한 하드웨어 기반으로 비교하였을 때, PathWise의 처리속도는 기존 시스템 대비 30배 이상 빠릅니다.
PathWise의 장점은 무엇입니까?
속도: 빠른 몬테카를로 시뮬레이션
투명성: 블랙박스 탈피, 내부 버전 관리
유저친화적(User-friendly): 고급 프로그래밍에 대한 지식없이 상품개발 가능
자동화: 수작업 등으로 인한 오류방지
실시간 자산부채 모니터링: 주기적인 가치평가 및 민감도 산출.
어떤 경제적 시나리오 economic scenario generators (ESGs) 모델을 제공할 수 있습니까?
PathWise는 다양한 real world 및 risk neutral 경제적 시나리오(ESGs) 모델을 제공할 수 있습니다. 흔히 사용되는 모델인 Heston, Bates, LMM, Hull-White 등을 제공할 수 있으며, 부채모델에 사용가능합니다.
어떤형태의 계산결과를 제공할 수 있습니까?
사용자는 개별계약결과를 출력하고 시나리오 별 현금흐름, 혹은 합산 현금흐름 등을 산출할 수 있습니다. 즉, 사용자는 연산 시 유연성과 시뮬레이션의 변형등에 대한 사항을 데이터셋에 반영할 수 있습니다. 모든 현금흐름 정보는 저장가능합니다.
PathWise는 결과의 time step 단위를 변경할 수 있습니까?
네, time step 단위는 변경가능합니다. 당사 소프트웨어의 row group 기능을 활용하여 한 시나리오 당 다양한 time step 크기를 설정할 수 있습니다.
PathWise는 어떻게 nested stochastic 시뮬레이션을 수행합니까?
PPathWise가 stochastic-on-stochastic 시뮬레이션을 지원할 수 있는 방식은 여러가지가 있습니다. 이는 당사 어플리케이션인 PathWise Analytic Studio(PWAS)에서 모델 인풋/아웃풋 변경을 통해 실현됩니다. 사용자는 nested stochastic 프로젝션 구조에 대한 완전한 통제가 가능합니다. (시점, 시나리오 수, 모델 등).
PathWise는 어떻게 데이터를 관리합니까?
PathWise는 다양한 파일 포맷을 사용할 수 있습니다. Python과 Pandas를 사용하여 놀랄만큼 빠르고 쉽게 사용할 수 있으며 빅데이터 관리에도 용이합니다. PathWise는 효율적인 데이터 저장을 위해 HDF5 포맷을 사용할 수 있습니다. PathWise는 고성능 데이터베이스인 PathWise Message Hub(PWMH) 어플리케이션을 제공합니다.
PathWise를 사용하는 고객사는 어떻게 됩니까? PathWise의 어떤점을 장점으로 생각합니까?
대표적인 저희 고객사는 Met Life, Sun Life, Standard Life 및 교보생명입니다. 저희 고객사는 PathWise의 속도, 효율성 및 투명성 등을 장점으로 생각합니다.