GPU पर जीपी का उपयोग कर शेयर ट्रेडिंग रणनीति सृजन सॉफ्ट कम्प्यूटिंग (प्रभाव फैक्टर: 1.27)। 02/2012; 16 (2): 247-259। डीओआई: 10.1007 / s00500-011-0717-0 व्यक्तियों के मूल्यांकन के लिए एक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) का उपयोग करते हैं तो यह कागज उपलब्ध सुधार की गति की जांच एक आनुवंशिक प्रोग्रामिंग (जीपी) के माहौल में। एक मौजूदा जीपी प्रणाली व्यक्तियों के समानांतर मूल्यांकन सक्षम करने के लिए संशोधित किया गया है एक GPU डिवाइस पर। GPU पर जीपी लागू करने से संबंधित कई मुद्दों पर पेड़-आधारित जीपी प्रदर्शन करने के लिए कैसे सहित चर्चा कर रहे हैं का उपयोग करते समय उचित स्मृति लेआउट गति बढ़ जाती है पर हो सकता है कि प्रत्यावर्तन समर्थन के बिना एक डिवाइस, साथ ही प्रभाव NVidia GPU उपकरणों CUDA सक्षम। विशिष्ट जीपी कार्यान्वयन तकनीकी का उपयोग कर शेयर ट्रेडिंग रणनीति तैयार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है विश्लेषण संकेतकों। इस शोध के लिए दूसरा गोल जब प्रशिक्षण के प्रदर्शन में सुधार संभव जांच करने के लिए है शेयरों और प्रशिक्षण दिनों की एक बड़ी संख्या पर व्यक्तियों। इस वृद्धि प्रशिक्षण आकार (लगभग 100,000 प्रशिक्षण अंक) GPU के मूल्यांकन के द्वारा महसूस speedups के कारण सक्षम है। कई विभिन्न परिदृश्यों विभिन्न गति अनुकूलन परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल किया गया (600 से अधिक की एक चोटी speedup के कारक के साथ GPU डिवाइस पर जीपी मूल्यांकन की एक 2.4 गीगा पर अनुक्रमिक मूल्यांकन की तुलना में जब सी पी यू)। इसके अलावा, आईटी शेयरों की संख्या और प्रशिक्षण अवधि की लंबाई बढ़ाने में अधिक-से-बाहर प्रशिक्षण में परिणाम कर सकते हैं कि पाया जाता है