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산업 · 에너지

가격이 예고 없이 요동친다면?

가격과 날씨가 돌아설 때 포트폴리오와 헤지가 어떻게 반응하는지 시험해 보세요. 한 해의 인도일을 하루하루 시뮬레이션하고, 옵션은 델타가 아니라 전체 재평가로 값을 매깁니다.

01

질문 하나, 처음부터 끝까지.

‘만약’을 물으면, 헨셀리안이 모든 레코드와 모든 경로에서 모델을 돌리고, 여러분은 ‘그다음’을 읽습니다.

  1. 만약

    바람이 일주일 동안 잦아든다면?

  2. 실행

    전력 포트폴리오와 헤지: 1년을 하루씩

    풍력 PPA, 고정가 공급 계약, 연간(Cal) 선도 계약. 인도일마다 오래 이어지는 바람과 그 바람이 가격에 미치는 영향을 함께 시뮬레이션합니다.

  3. 그다음

    Cal 기저부하 헤지가 있을 때와 없을 때의 기대손실(ES). 헤지가 제 비용만큼 값을 하는지.

02

이미 질문을 던지는 모델에서 시작하세요.

모두 앱의 모델 빌더에 들어 있는 작동하는 모델로, Hensel로 쓰여 GPU에서 돌아갑니다. 가상 장부로 시작하고, 귀사 데이터가 레코드 하나씩 그 자리를 채웁니다.

모델 빌더의 모델 2개

트레이딩·오리지네이션1

  • 전력 포트폴리오와 헤지: 1년을 하루씩

    풍력 PPA, 고정가 공급, Cal 선도. 인도일마다 오래 이어지는 바람과 그 가격 효과를 시뮬레이션해, Cal 기저부하 헤지가 있을 때와 없을 때의 기대손실(ES)을 구합니다.

리스크1

  • 한 달 동안의 옵션 리스크: 전체 재평가

    캡, 매도한 PPA 플로어, Cal 선도를 한 달 뒤 모든 경로에서, 각자 시뮬레이션한 인도 연도로 다시 평가합니다. 델타 근사와 맞댄 100년 빈도 손실.

03

다시 물어볼 수 있을 만큼 빠르게.

41초

가입자 경로 1.5조 개. 가입자 250만 명 규모의 영국 연금 바이인을 그래픽카드 한 장으로 처음부터 끝까지

137×

같은 머신의 32개 스레드를 모두 쓴, 손으로 최적화한 C 코드보다 빠릅니다

1

보험, 은행, 에너지 모두를 위한 하나의 엔진, 하나의 언어, 하나의 앱

측정 방법 보기 →

이 수치는 보험, 그중 영국 연금 바이인을 돌려 측정했습니다. 위의 에너지 모델도 같은 엔진과 언어로 돌아가며, 자체 벤치마크는 다음 차례입니다.

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한 가지 제안

어려운 문제로 저희를 시험해 보세요.

보험, 은행, 에너지, 그 밖에 불확실성이 중요한 결정을 좌우하는 곳이라면 어디든 좋습니다. 조직에서 더 빨리 풀고 싶었던 시뮬레이션 문제를 가져와 주세요. 어디까지 가능한지 함께 확인해 보겠습니다.