Implementace statistických funkcí pomocí HLS

Abstract

Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout a implementovat vybrané statistické funkce používané v oblasti technické analýzy. Zaměřil jsem se na klouzavé průměry, Black- Schles model pro výpočet cen opcí a indikátor Delta. Tyto funkce jsou pomocí HLS transformované do popisu vhodného pro programovatelná hradlová pole FPGA. Během procesu transformace je kladen důraz na nízkou latenci a spotřebu zdrojů. Vytvořená řešení demonstrují potenciál HLS. Ukazují složitost technické analýzy a nároky na hardware. Získané výsledky vykazují v simulacích vysokou přesnost. Odchylka od referenčních hodnot je v průměru 6,615*10e-3. Výsledky též naznačují, že snížením latence nemusí nutně docházet ke zvýšení spotřeby zdrojů na čipu.The aim of this thesis was to design and implement selected statistical functions used in technical analysis. I focused on moving averages, Black-Schles model for calculating option prices and Indicator Delta. These functions are through HLS transformed into an appropriate description for programmable FPGA. During the transformation process, emphasis is on low latency and resource consumption. Created solutions demonstrate the potential of HLS. They show complexity of the technical analysis and hardware requirements. Achieved results show high accuracy in the simulations. Deviation from the reference value is approximately 6,615*10e-3. The results also indicate thet that reducing latency does not necessarily cause an increase in the consumption of resources on the chip.