Parallel Pricing Algorithms for Multi--Dimensional Bermudan/American Options using Monte Carlo methods

In this paper we present two parallel Monte Carlo based algorithms for pricing multi–dimensional Bermudan/American options. First approach relies on computation of the optimal exercise boundary while the second relies on classification of continuation and exercise values. We also evaluate the performance of both the algorithms in a desktop grid environment. We show the effectiveness of the proposed approaches in a heterogeneous computing environment, and identify scalability constraints due to the algorithmic structure. Key-words: Multi–dimensional Bermudan/American option, Parallel Distributed Monte Carlo methods, Grid computing. ∗ INRIA, OASIS † INRIA, TOSCA ‡ Dept. Biological Chemistry & Molecular Pharmacology, Harvard Medical School Algorithmes de Pricing parallèles pour des Options Bermudiennes/Américaines multidimensionnelles par une méthode de Monte Carlo Résumé : Dans ce papier, nous présentons deux algorithmes de type Monte Carlo pour le pricing d’options Bermudiennes/Américaines multidimensionnelles. La premiere approche repose sur le calcul de la frontière d’exercice, tandis que la seconde repose sur la classification des valeurs d’exercice et de continuation. Nous évaluons les performances des algorithmes dans un environnement grille. Nous montrons l’efficacité des approches proposées dans un environnement hétérogène. Nous identifions les contraintes d’évolutivité dues à la structure algorithmique. Mots-clés : options Bermudiennes/Américaines multidimensionnelles, Méthodes de Monte Carlo paralléles, Grid computing. Parallel Pricing Algorithms for Multi–Dimensional Bermudan/American Options 3