엔비디아 인공지능(AI) 플랫폼은 헤지펀드 업계가 거래 전략의 벤치마크 백테스트(back-test)에 사용하는 알고리즘을 실행하는데 6000배 이상의 가속을 지원합니다.
엔비디아 DGX-2와 가속화된 파이썬(Python) 라이브러리는 거래 전략의 벤치마크 백테스트에 사용되는 STAC-A3 알고리즘에 전례 없는 속도를 제공하는데요. 이처럼 획기적인 GPU 가속 속도 향상은 금융 서비스 산업 전반에 걸쳐 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
이로써, 1만개 이상에 달하는 헤지펀드는 보다 정교한 모델을 디자인하고 테스트를 강화하는 동시에, 백테스트에 걸리는 시간을 수 일에서 단 몇 시간으로 단축시킬 수 있게 됐습니다. 또한, 금융시장 분석가, 데이터 과학자, 그리고 거래자들은 보다 지능적인 알고리즘을 구축하고 이를 한층 신속하게 구동하는 것은 물론, 하드웨어 비용을 수백만 달러 절감할 수 있게 됩니다..
글로벌 알고리즘 거래시장 2016-2020년 보고서에 따르면, 금융거래 알고리즘은 공공거래의 약 90%를 차지하고 있습니다. 특히, 월스트리트저널(WSJ)은 퀀트(Quant)는 현재 미국 증시에서 거래되는 주식의 약 3분의 1 수준에 달한다고 보도한 바 있습니다.
엔비디아의 벤치마트 테스트 결과는 전 세계 유수의 390여 이상의 은행, 헤지펀드, 금융서비스 기술회사를 회원으로 두고 있는 증권기술분석센터(STAC)에 의해 검증됐습니다. 엔비디아는 거래 알고리즘의 백테스트를 위한 금융 서비스 업계 벤치마크 스위트인 STAC-A3를 사용해, 과거 데이터에 대한 전략이 수행된 방법을 결정하는 컴퓨팅 플랫폼의 성능을 입증했죠.
엔비디아는 가속화된 파이썬 라이브러리를 구동하는 엔비디아 DGX-2 시스템을 사용해 이전의 STAC-A3 벤치마크 테스트 결과들을 압도하는 기록을 세웠답니다. 일례로, 규정된 60분의 테스트 시간 동안 50개 계측기의 바스켓에서 기존에는 3,200회의 시뮬레이션을 실행한 데 반해, 무려 2000만 번의 시뮬레이션 기록을 달성했죠. 해당 테스트는 STAC-A3.β1.SWEEP.MAX60 벤치마크로, 자세한 내용은 공식 STAC 보고서에서 확인할 수 있습니다.
STAC-A3 파라미터 스위프(sweep) 벤치마크는 실제 데이터량을 사용하고 단순화된 거래 알고리즘의 여러 변형을 백테스트 함으로써, 각 시뮬레이션에 대한 손익 점수를 결정합니다. 기본 알고리즘은 단순하지만, 많은 변형을 병렬로 검사해 시스템을 보다 현실적인 방법으로 테스트할 수 있습니다.
현재 STAC의 분석 연구책임자이자 전 월스트리트의 금융시장 분석가인 미셸 데비체(Michel Debiche)는 “특정 과거 데이터에 대해 많은 시뮬레이션을 실행할 수 있는 능력은 거래 및 투자사들에게 매우 중요합니다. 알고리즘에서 더 다양한 파라미터 조합을 탐색하게 되면, 보다 최적화된 모델과 더 수익성 있는 전략으로 이어질 수 있습니다”라고 설명했습니다.
벤치마크 테스트 결과는 엔비디아 래피즈(RAPIDS), 넘바(Numba) 머신 러닝 소프트웨어와 함께 엔비디아 CUDA-X AI 소프트웨어를 사용하는 DGX-2 서버와 파이썬에서 16개의 엔비디아 V100 GPU의 병렬처리 성능을 기반으로 달성했습니다.
엔비디아 래피즈는 라이브러리 모음으로, 일반적인 파이썬 데이터 사이언스 작업의 GPU 가속화를 단순화합니다. 넘바는 데이터 과학자들이 GPU의 CUDA로 컴파일된 파이톤을 쓸 수 있도록 하기 때문에, 래피즈의 기능을 쉽게 확장할 수 있습니다. 래피즈와 넘바 소프트웨어를 사용하면 데이터 과학자와 거래자들은 GPU 프로그래밍에 대한 심층적인 지식 없이도 이와 같이 뛰어난 성능을 누릴 수 있답니다.