当社のサービス/プロダクトの紹介です。

新サービス 「『ニューラルネットワークの普遍近似定理（万能近似定理）』に基づく関数近似作成支援」
　ディープニューラルネットワークの利用は、リスク計量やヘッジ計算、ALM等幅広い応用が期待できます。以下リンクでは無裁定となるSABRモデルの近似機能をプロトタイプした結果を掲載しました。
ディープニューラルネットワークとGPUを用い た無裁定SABR

The consulting service for making function approximations as a new solution
based on Universal Approximation Theorem (UAT) is released. To show the UAT
power, no arbitarge SABR approximation was prototyped by using deep neural
networks and GPUs.
Please follow the link provided below.

No arbitrage SABR by using deep neural networks and GPUs.


要件定義工程支援
　　市場フロント/ミドル、信用リスク計量、ALM等に関わるシステム開発における
　要件定義工程の支援。
　- 市場系フロント/ミドルでは債券、デリバティブ等の商品性に基づくヒストリカル分析
　によるヒストリカルVaR算出とそのバックテストまで完全な工程支援を行います。

　- 信用リスク関連では、ロジスティック回帰等によるPD算出からモンテカルロVaR算出
　まで、信用リスク計量全般に渡る要件策定支援を行います。

　- CVA会計では類似業種のCDSから得られる個社別の信用スプレッド算出から
　モンテカルロによる個社別CVAと勘定科目単位でのCVA算出まで、一貫した業務要件の
　詳細化を支援します。

　- ALMのシステム構築にあたっては預金、貸出から債券、デリバティブといった市場性
　商品を含め預貸とオフバランス系の商品性から、LCR/NSFR等の流動性規制も併せ
　総合的なALMシステム仕様を提案いたします。

　- 規制対応案件ではBaselの原文書からシステム化に必要な要件を抽出し、対応案の提示
　から要件の具体化まで、複雑/煩雑な規制対応要件のの詳細化の懇切丁寧な支援を実施し
　ます。

数値検証
　　プライシングロジックやリスク量計算等のノウハウが必要なリスク量やデリバティブ
　価格等、コンピュータシステムからの計算結果検証を、検証過程を明示し検証結果を
　提示致します。

データ有効活用支援
　　コンピュータシステム内には業務に有用ながら充分に有効活用可能されていない
　データが大量に存在するケースが散見されます。例えばCVA会計システムでは
　カウンターパーティの情報、信用スプレッドや金利等のマーケート情報、ネッティング
　や担保関連情報が金融機関内のシステムから搔き集めCVAが計算されます。これらの
　入力情報を活用することにより会計上のCVAの値を、拠点集約したカウンター
　パーティ別、カウンターパーティの所在地域別、業種別、担保の種類別等々様々な
　切り口からCVAの発生源を分析出来るようになります。

数値計算機能の試作～本番プログラム作成
　　デリバティブ商品の新たなプライシング手法に対するプログラミング支援。
　複雑なモンテカルロでも高速化プログラミングにより、データ投入から計算結果の
　出力まで短時間化するのでTry and Errorでのプライシング手法の正当性を迅速に
　確認可能とします。

リスク量、デリバティブプライシング計算の高速化
　　計算アルゴリズや数値計算手法の工夫、AVX等プログラミング技法、マルチスレッド
　　化、GPUの使用等、　あらゆる手段を駆使し計算処理を高速化します。