কোয়ান্টাম ঝুঁকি বিশ্লেষণ ব্যবহার করে পুঁজিবাজারে ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ত্বরান্বিত করুন (কার্তিকেয়ান রেঙ্গাসামি)

শেয়ার বাজারের অস্থিরতা সাধারণত বিনিয়োগ ঝুঁকির সাথে যুক্ত। যাইহোক, যদি ঝুঁকি কার্যকরভাবে পরিচালিত হয়, এটি বিনিয়োগকারীদের জন্য কঠিন রিটার্নও তৈরি করতে পারে। বিনিয়োগ ব্যবস্থাপক এবং বিনিয়োগকারীরা স্বীকার করেন যে তাদের অবশ্যই অন্যান্য বিষয়গুলি বিবেচনা করতে হবে
ভাল ভবিষ্যদ্বাণী এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য প্রত্যাশিত হার। সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটি অনিশ্চয়তায় ভরা, অনেক সম্ভাবনা এবং সম্ভাবনা রয়েছে যার মধ্যে রয়েছে বিস্তৃত পরিসরের পুরস্কার এবং ঝুঁকি। বিনিয়োগে সহায়তা করার একটি উপায় আছে
ম্যানেজার এবং বিনিয়োগকারীদের জড়িত ঝুঁকির বাস্তবসম্মত মূল্যায়ন প্রদান করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য। মন্টে কার্লো পদ্ধতি, যা মন্টে কার্লো সিমুলেশন নামেও পরিচিত, আমাদের দেখার অনুমতি দিয়ে অনিশ্চিত পরিস্থিতিতে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার ব্যবস্থা করে।
আমাদের পছন্দের সমস্ত ফলাফল এবং সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি মূল্যায়ন। যখনই উল্লেখযোগ্য সংখ্যক অনিশ্চয়তা থাকে তখন মন্টে কার্লো সিমুলেশন বিবেচনা করা বুদ্ধিমানের কাজ হবে। তা না হলে, ভবিষ্যদ্বাণীগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে বন্ধ হতে পারে, সিদ্ধান্তগুলিকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করে৷
সাধারণত, এই পদ্ধতিটি সম্ভাব্যতা বন্টনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নমুনা করার চেষ্টা করবে যা একটি ইভেন্টের সম্ভাব্য ফলাফলগুলিকে চিত্রিত করে। মন্টে কার্লো সিমুলেশন দ্বারা উত্পাদিত স্বাধীন নমুনা সমস্ত সমস্যার জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে। এছাড়াও, গণনামূলক
মন্টে কার্লো সিমুলেশনের প্রয়োজনীয়তা এটির বিরুদ্ধে সবচেয়ে জোরালো যুক্তি। অনেক পুঁজিবাজার ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেগুলি বর্তমানে মন্টে কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে সমাধান করা হয়েছে, যেমন ঝুঁকি বিশ্লেষণ এবং বিকল্প মূল্য নির্ধারণ, সময়ের মধ্যে দ্রুত সমাধান করার সম্ভাবনা রয়েছে
কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম দ্বারা।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য মন্টে কার্লো সিমুলেশন এবং কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম

মন্টে কার্লো পদ্ধতিটি একটি একক ইভেন্টের সম্ভাব্যতা স্থান বা সম্পর্কিত ঘটনাগুলির একটি ক্রম অন্বেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। পুঁজিবাজারে, ঝুঁকির মূল্য (VaR - একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সম্ভাব্য আর্থিক ক্ষতির মাত্রা পরিমাপ করে) এবং শর্তাধীন মূল্য
একটি পোর্টফোলিওর ঝুঁকিতে (CVaR- প্রত্যাশিত ক্ষতির পরিমাণ যা VaR ব্রেকপয়েন্টের বাইরে ঘটে) মন্টে কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে নির্ধারণ করা যেতে পারে। এটি একটি নির্দিষ্ট সময়ে আস্থার ব্যবধানে ঝুঁকি গণনা করার জন্য সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতির পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে
সময় দিগন্ত. যাইহোক, বিভিন্ন মাত্রায় উল্লেখযোগ্য পরিমাণে ডেটাতে এই মডেলগুলি চালানো গণনাগতভাবে ব্যয়বহুল হতে পারে। এছাড়াও, এটি আজকের ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের ক্ষমতার বাইরেও হতে পারে। এখানে, আমরা কিভাবে একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম সম্পর্কে কথা বলব
কোয়ান্টাম কম্পিউটার ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারে মন্টে কার্লো সিমুলেশনের চেয়ে ইক্যুইটি পোর্টফোলিও ঝুঁকি, ক্রেডিট ঝুঁকি এবং মুদ্রার ঝুঁকি আরও কার্যকরভাবে পরিচালনা করতে পারে।

ইক্যুইটি পোর্টফোলিও ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা

ঝুঁকির মান এবং ঝুঁকির শর্তাধীন মূল্যের সংজ্ঞা অনুসারে, কেউ প্রদত্ত পোর্টফোলিওর ভবিষ্যত ক্ষতি হওয়ার সম্ভাবনা মূল্যায়ন করতে আগ্রহী হতে পারে যা একটি পূর্বনির্ধারিত মান অতিক্রম করে। এই সব সম্ভাব্য বিশ্লেষণ entails
অ্যাসেট পেয়ারিং যা ডিফল্ট হতে পারে বা মন্টে কার্লো সিমুলেশনে প্রচুর সংখ্যক প্রচলিত নমুনা যা চালানোর জন্য উচ্চ কম্পিউটিং শক্তি প্রয়োজন। কোয়ান্টাম কম্পিউটারে অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে এটি ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করা যেতে পারে
কোয়ান্টাম প্রশস্ততা অনুমান. প্রশস্ততা অনুমান হল একটি কোয়ান্টাম অ্যালগরিদম যা একটি অজানা প্যারামিটার অনুমান করতে ব্যবহৃত হয় যা ক্লাসিক্যাল মন্টে কার্লো অ্যালগরিদমের তুলনায় দ্রুত সময়ে চলতে পারে। একটি কোয়ান্টাম শক্তি
কম্পিউটার সংখ্যার অনুপাতে দ্রুত বৃদ্ধি পায়
qubits একত্রে সম্পর্কিত. কোয়ান্টাম কম্পিউটারগুলি শেষ পর্যন্ত উচ্চ মাত্রার ডেটা সহ ঝুঁকি বিশ্লেষণে ধ্রুপদী কম্পিউটারগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার একটি কারণ।

ক্রেডিট ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা

অর্থনৈতিক মূলধনের প্রয়োজনীয়তা (ইসিআর) মেটানোর জন্য আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য তাদের ঋণগ্রহীতাদের ঋণ ঝুঁকি মূল্যায়ন করা গুরুত্বপূর্ণ। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি যেগুলি অর্থ ঋণ প্রদানে বিশেষজ্ঞ, এই প্রসঙ্গে ঋণদাতা হিসাবে উল্লেখ করা হয়, তারা মূল্যায়ন করে
অনুমোদনের আগে ঋণের ঝুঁকি। ঋণদাতারা ঋণগ্রহীতার পেমেন্ট মিস করতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করে ঝুঁকি মূল্যায়ন করে। ঋণদাতারা কতটা ঋণ-ঝুঁকিপূর্ণ তা নির্ধারণ করতে ঋণগ্রহীতার বর্তমান আর্থিক অবস্থান, আর্থিক ইতিহাস, জামানত এবং অন্যান্য মানদণ্ড মূল্যায়ন করে
তাদের ঋণ হবে। ঝুঁকি গণনার ক্লাসিক্যাল পদ্ধতিগুলি ঋণদাতাদের দ্বারা পছন্দ করা হয় যারা আরও সতর্ক এবং ঝুঁকি বিমুখ। যাইহোক, এই শাস্ত্রীয় পদ্ধতিগুলি কঠোর এবং শুধুমাত্র সীমিত সংখ্যক নির্দিষ্ট পরামিতি সহ ফলাফল দেয়। একটি 360-ডিগ্রী ভিউ হচ্ছে
পুরো ঋণগ্রহীতা গোষ্ঠী জুড়ে ঋণদাতার ঝুঁকি ঝুঁকির প্রান্তিকতা কম রেখে ঋণ দেওয়ার জন্য নতুন জনসংখ্যা খুলতে পারে। এর জন্য শেষ পর্যন্ত ব্যারোয়ার ক্রেডিট রিস্ক এবং তাদের লোন গণনা করার জন্য উচ্চ কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন। শাস্ত্রীয় মন্টে থেকে ভিন্ন
কার্লো সিমুলেশন, কোয়ান্টাম প্রশস্ততা অনুমান মডেল ন্যূনতম অতিরিক্ত ওভারহেড এবং কাছাকাছি বাস্তব সময়ে ঝুঁকির শর্তাধীন মান অনুমান করতে পারে। এই অ্যালগরিদমের সাফল্যের সম্ভাবনা হতে পারে
অনুমানটি একাধিকবার পুনরাবৃত্তি করে দ্রুত বৃদ্ধি পায়, যা উচ্চ নির্ভুলতা অর্জনে সহায়তা করে।

মুদ্রা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা 

বিনিময় হারের ওঠানামা থেকে আর্থিক প্রভাবের ঝুঁকি বৈদেশিক মুদ্রা ঝুঁকি বা বিনিময় হার ঝুঁকি নামে পরিচিত। মুদ্রার ঝুঁকি এমন অ-আর্থিক উদ্যোগগুলিকেও প্রভাবিত করে যাদের বৈদেশিক মুদ্রায় প্রাপ্য বা দায় রয়েছে। ঝুঁকির মধ্যে মান হচ্ছে
আর্থিক রিজার্ভ গণনা করতে এবং এর প্রাপ্য বা দায় সুরক্ষিত করতে ব্যবহৃত হয়। মন্টে কার্লো সিমুলেশন হল একটি সহজ, সহজে-বাস্তবায়নযোগ্য, এবং একটি এন্টারপ্রাইজের মুদ্রা ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য বিভিন্ন অনুমান করতে নমনীয়৷ তবে কোয়ান্টাম কম্পিউটার
এফএক্স রিজার্ভ ম্যানেজমেন্ট সম্পর্কিত কিছু কাজ দক্ষতার সাথে সমাধান করতে পারে, যেমন কোয়ান্টাম অ্যামপ্লিটিউড এস্টিমেশন মডেল ব্যবহার করে ঝুঁকি পরিমাপ। ক্লাসিক্যাল কম্পিউটারের তুলনায়, কোয়ান্টাম কম্পিউটারে ত্রুটির প্রবণতা বেশি। এই অসুবিধা মোকাবেলা করার জন্য, প্রক্রিয়া
কয়েক হাজার বার পুনরাবৃত্তি হয় এবং ফলাফল সমস্ত ফলাফলের গড় হিসাবে গণনা করা হয়। বিভিন্ন র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সাথে মডেলটি চালানো ঝুঁকিতে প্রত্যাশিত মূল্যের যথার্থতা উন্নত করতে পারে।

ভবিষ্যত ফরওয়ার্ড

মন্টে কার্লো কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ঐতিহ্যগত পন্থাগুলি গুরুত্বের নমুনার উপর নির্ভর করে। যাইহোক, রিয়েল টাইমে সমাধান করার জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং শক্তির পরিপ্রেক্ষিতে সমস্যাটি সাধারণত কঠিন থেকে যায়। এই কারণে, কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমের সম্ভাবনা
আর্থিক ঝুঁকি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে দক্ষতা বৃদ্ধি বিশেষভাবে বাধ্যতামূলক। তাত্ত্বিকভাবে, রাতারাতি গণনাগুলিকে একটি ছোট সময়ের ফ্রেমে সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে, যা ঝুঁকির বাস্তব সময়ের মূল্যায়নকে আরও সক্ষম করে। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলো পারবে
বাজারের পরিবর্তিত পরিস্থিতিতে সাড়া দিন এবং এই ধরনের কাছাকাছি-রিয়েল টাইম বিশ্লেষণের মাধ্যমে দ্রুত ট্রেডিং সুযোগের সুবিধা নিন। ব্যাঙ্কগুলি প্রাথমিকভাবে জটিল মডেলগুলির জন্য মন্টে কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে যা ঝুঁকি বিশ্লেষণের ভেরিয়েবলগুলিতে অনিশ্চয়তার জন্য দায়ী।
উল্লিখিত যুক্তিগুলি আমাদের কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমিক মডেলগুলি বিবেচনা করতে উত্সাহিত করে। আমরা দাবি করতে পারি না যে কোয়ান্টাম অ্যালগরিদমগুলি ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদমগুলির চেয়ে উচ্চতর কারণ গণনার সময় সম্পর্কিত অনুমান ত্রুটির অ্যাসিম্পোটিক প্রবণতা। যাহোক,
আমরা আশা করি যে কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন, যা কোয়ান্টাম কম্পিউটেশন ব্যবহার করে কোয়ান্টাম স্টেটকে ত্রুটি থেকে রক্ষা করার জন্য, এটি শব্দ সমস্যার একটি সম্ভাব্য সমাধান, এবং কোয়ান্টাম অ্যামপ্লিটিউড অনুমান প্রচলিত মন্টে কার্লো সিমুলেশনের চেয়ে উচ্চতর হবে
এই ত্রুটিগুলি কাটিয়ে ওঠা। অতএব, একটি ত্বরান্বিত কোয়ান্টাম স্পিড-আপের প্রতিশ্রুতি একটি সত্য, ব্যবহারিক কোয়ান্টাম সুবিধার অভিজ্ঞতার প্রথম অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হতে অত্যন্ত আকর্ষণীয় করে তোলে।