Επιτάχυνση της διαχείρισης κινδύνων στις κεφαλαιαγορές χρησιμοποιώντας την κβαντική ανάλυση κινδύνου (Karthikeyan Rengasamy)

Η αστάθεια των χρηματιστηρίων συνδέεται συνήθως με τον επενδυτικό κίνδυνο. Ωστόσο, εάν ο κίνδυνος αντιμετωπιστεί αποτελεσματικά, μπορεί επίσης να δημιουργήσει σταθερές αποδόσεις για τους επενδυτές. Οι διαχειριστές επενδύσεων και οι επενδυτές αναγνωρίζουν ότι πρέπει να λάβουν υπόψη άλλους παράγοντες εκτός από
το αναμενόμενο ποσοστό απόδοσης για καλύτερη πρόβλεψη και λήψη αποφάσεων. Η διαδικασία λήψης αποφάσεων είναι γεμάτη αβεβαιότητα, με πολλές δυνατότητες και πιθανότητες που περιλαμβάνουν ένα ευρύ φάσμα ανταμοιβών και κινδύνων. Υπάρχει τρόπος να βοηθήσετε τις επενδύσεις
διαχειριστές και επενδυτές στη λήψη αποφάσεων παρέχοντάς τους μια ρεαλιστική αξιολόγηση των κινδύνων που εμπεριέχονται. Η μέθοδος Monte Carlo, που αναφέρεται επίσης ως προσομοίωση Monte Carlo, παρέχει καλύτερη λήψη αποφάσεων σε αβέβαιες καταστάσεις, επιτρέποντάς μας να βλέπουμε
όλα τα αποτελέσματα της επιλογής μας και την αξιολόγηση του σχετικού κινδύνου. Θα ήταν συνετό να εξετάσουμε την προσομοίωση Monte Carlo όποτε υπάρχει σημαντικός αριθμός αβεβαιοτήτων. Εάν όχι, οι προβλέψεις μπορεί να είναι σημαντικά άκυρες, επηρεάζοντας αρνητικά τις αποφάσεις.
Συνήθως, αυτή η μέθοδος θα προσπαθήσει να κάνει δειγματοληψία σύμφωνα με την κατανομή πιθανοτήτων που απεικονίζει τα πιθανά αποτελέσματα ενός γεγονότος. Ανεξάρτητα δείγματα που παράγονται από την προσομοίωση Monte Carlo ενδέχεται να μην είναι κατάλληλα για όλα τα προβλήματα. Επίσης, η υπολογιστική
Οι απαιτήσεις της προσομοίωσης Monte Carlo είναι το πιο επιτακτικό επιχείρημα εναντίον της. Πολλές περιπτώσεις χρήσης κεφαλαιαγοράς που επί του παρόντος επιλύονται με την προσομοίωση Monte Carlo, όπως η ανάλυση κινδύνου και η τιμολόγηση δικαιωμάτων προαίρεσης, έχουν τη δυνατότητα να επιλυθούν ταχύτερα στο χρόνο
από τους Quantum Algorithms.

Προσομοίωση Monte Carlo και Κβαντικός Αλγόριθμος για Διαχείριση Κινδύνων

Η μέθοδος Monte Carlo χρησιμοποιείται για τη διερεύνηση του χώρου πιθανοτήτων ενός μεμονωμένου γεγονότος ή μιας ακολουθίας σχετικών γεγονότων. Στις Κεφαλαιαγορές, η Αξία σε Κίνδυνο (VaR – Ποσοτικοποιεί το μέγεθος των πιθανών οικονομικών ζημιών σε μια συγκεκριμένη περίοδο) και την Αξία υπό όρους
σε κίνδυνο (CVaR- Ποσοτικοποιεί τις αναμενόμενες ζημίες που συμβαίνουν πέρα ​​από το σημείο διακοπής VaR) ενός χαρτοφυλακίου μπορεί να προσδιοριστεί χρησιμοποιώντας την προσομοίωση Monte Carlo. Αυτό βοηθά στην πρόβλεψη του χειρότερου σεναρίου για τον υπολογισμό του κινδύνου δεδομένου ενός διαστήματος εμπιστοσύνης σε ένα δεδομένο
χρονικός ορίζοντας. Ωστόσο, η εκτέλεση αυτών των μοντέλων σε σημαντικό όγκο δεδομένων σε διάφορες διαστάσεις μπορεί να είναι υπολογιστικά ακριβή. Επίσης, μπορεί να είναι πέρα ​​από τις δυνατότητες των σημερινών κλασικών υπολογιστών. Εδώ, θα μιλήσουμε για το πώς ο κβαντικός αλγόριθμος σε α
Ο κβαντικός υπολογιστής μπορεί να διαχειρίζεται τον κίνδυνο χαρτοφυλακίου μετοχών, τον πιστωτικό κίνδυνο και τον συναλλαγματικό κίνδυνο πιο αποτελεσματικά από την προσομοίωση Monte Carlo σε έναν κλασικό υπολογιστή.

Διαχείριση κινδύνου χαρτοφυλακίου μετοχών

Σύμφωνα με τον ορισμό των μετρήσεων Value at Risk και Conditional Value at Risk, κάποιος μπορεί να ενδιαφέρεται να εκτιμήσει την πιθανότητα μελλοντικής απώλειας του δεδομένου χαρτοφυλακίου που υπερβαίνει μια προκαθορισμένη αξία. Αυτό συνεπάγεται την ανάλυση όλων των δυνατών
ζεύγη περιουσιακών στοιχείων που θα μπορούσαν να προεπιλεγούν ή ένας μεγάλος αριθμός συμβατικών δειγμάτων σε μια προσομοίωση Monte Carlo που απαιτεί υψηλή υπολογιστική ισχύ για να εκτελεστεί. Αυτό θα μπορούσε να επιταχυνθεί πολύ στον Κβαντικό Υπολογιστή από αλγόριθμους που βασίζονται σε
Εκτίμηση κβαντικού πλάτους. Η εκτίμηση πλάτους είναι ένας κβαντικός αλγόριθμος που χρησιμοποιείται για την εκτίμηση μιας άγνωστης παραμέτρου που μπορεί να τρέξει πιο γρήγορα στο χρόνο σε σχέση με τον κλασικό αλγόριθμο Monte Carlo. Η δύναμη ενός κβαντικού
υπολογιστής αυξάνεται εκθετικά ανάλογα με τον αριθμό των
qubits συνδέονται μεταξύ τους. Αυτός είναι ένας από τους λόγους για τους οποίους οι κβαντικοί υπολογιστές μπορεί τελικά να ξεπεράσουν τους κλασικούς υπολογιστές στην ανάλυση κινδύνου με μεγάλο όγκο δεδομένων.

Διαχείριση Πιστωτικού Κινδύνου

Είναι κρίσιμο για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να αξιολογούν τον πιστωτικό κίνδυνο των δανειοληπτών τους προκειμένου να ανταποκριθούν στις Οικονομικές Κεφαλαιακές Απαιτήσεις (ECR). Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα που ειδικεύονται στο δανεισμό χρημάτων, που αναφέρονται σε αυτό το πλαίσιο ως δανειστές, αξιολογούν το
κίνδυνο δανείου πριν από την έγκριση. Οι δανειστές αξιολογούν τον κίνδυνο προσδιορίζοντας εάν ο δανειολήπτης είναι πιθανό να χάσει τις πληρωμές. Οι δανειστές αξιολογούν την τρέχουσα οικονομική θέση του δανειολήπτη, το οικονομικό ιστορικό, την εξασφάλιση και άλλα κριτήρια για να καθορίσουν πόσο πιστωτικό κίνδυνο
το δάνειό τους θα είναι. Οι κλασικές μέθοδοι υπολογισμού του κινδύνου προτιμώνται από τους δανειστές που είναι πιο προσεκτικοί και αποστρέφονται τον κίνδυνο. Ωστόσο, αυτές οι κλασικές μέθοδοι είναι άκαμπτες και παράγουν αποτελέσματα με περιορισμένο μόνο αριθμό σταθερών παραμέτρων. Έχοντας θέα 360 μοιρών
του κινδύνου του δανειστή σε ολόκληρη την ομάδα δανειοληπτών μπορεί να ανοίξει νέα δημογραφικά στοιχεία για δανεισμό, διατηρώντας παράλληλα το όριο κινδύνου χαμηλό. Αυτό τελικά απαιτεί υψηλή υπολογιστική ισχύ για τον υπολογισμό του πιστωτικού κινδύνου και του δανείου τους. Σε αντίθεση με το κλασικό Monte
Carlo Simulation, η Εκτίμηση κβαντικού πλάτους Το μοντέλο μπορεί να εκτιμήσει την υπό όρους Αξία σε Κίνδυνο με ελάχιστα πρόσθετα έξοδα και σε σχεδόν πραγματικό χρόνο. Η πιθανότητα επιτυχίας αυτού του αλγορίθμου μπορεί να είναι
αυξήθηκε γρήγορα επαναλαμβάνοντας την εκτίμηση πολλές φορές, κάτι που βοηθά στην επίτευξη υψηλότερης ακρίβειας.

Διαχείριση συναλλαγματικού κινδύνου 

Ο κίνδυνος οικονομικών επιπτώσεων από τις διακυμάνσεις των συναλλαγματικών ισοτιμιών είναι γνωστός ως συναλλαγματικός κίνδυνος ή συναλλαγματικός κίνδυνος. Ο συναλλαγματικός κίνδυνος επηρεάζει επίσης μη χρηματοοικονομικές επιχειρήσεις που έχουν απαιτήσεις ή υποχρεώσεις σε ξένο νόμισμα. Η Αξία σε Κίνδυνο είναι
χρησιμοποιείται για τον υπολογισμό του χρηματοοικονομικού αποθεματικού και την εξασφάλιση των απαιτήσεων ή υποχρεώσεων του. Η προσομοίωση Monte Carlo είναι μια απλή, εύκολη στην εφαρμογή και ευέλικτη για να κάνει διαφορετικές υποθέσεις για την πρόβλεψη του συναλλαγματικού κινδύνου μιας επιχείρησης. Ωστόσο, οι κβαντικοί υπολογιστές
μπορεί να λύσει αποτελεσματικά ορισμένες εργασίες που σχετίζονται με τη διαχείριση των συναλλαγματικών αποθεμάτων, όπως η μέτρηση κινδύνου χρησιμοποιώντας το μοντέλο εκτίμησης κβαντικού πλάτους. Σε σύγκριση με τους κλασσικούς υπολογιστές, οι κβαντικοί υπολογιστές είναι πιο επιρρεπείς σε σφάλματα. Για την αντιμετώπιση αυτής της δυσκολίας, η διαδικασία
επαναλαμβάνεται αρκετές χιλιάδες φορές και το αποτέλεσμα υπολογίζεται ως μέσος όρος όλων των αποτελεσμάτων. Η εκτέλεση του μοντέλου με διάφορες τυχαίες μεταβλητές μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια της αναμενόμενης τιμής σε κίνδυνο.

Μελλοντικό μέλλον

Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις για τη βελτίωση της απόδοσης του Μόντε Κάρλο βασίζονται στη δειγματοληψία σπουδαιότητας. Ωστόσο, το πρόβλημα παραμένει συνήθως δύσκολο ως προς την απαραίτητη υπολογιστική ισχύ για την επίλυσή του σε πραγματικό χρόνο. Εξαιτίας αυτού, οι δυνατότητες του κβαντικού αλγόριθμου να
Η ενίσχυση της αποτελεσματικότητας στον τομέα της αξιολόγησης χρηματοοικονομικού κινδύνου είναι ιδιαίτερα επιτακτική. Θεωρητικά, οι υπολογισμοί ολονύκτιας μπορεί να συντομευθούν σε μικρότερο χρονικό πλαίσιο, επιτρέποντας περισσότερη εκτίμηση του κινδύνου σχεδόν σε πραγματικό χρόνο. Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα θα μπορούσαν
ανταποκριθείτε στις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς και επωφεληθείτε από τις ευκαιρίες συναλλαγών γρηγορότερα με μια τέτοια ανάλυση σχεδόν σε πραγματικό χρόνο. Οι τράπεζες χρησιμοποιούν κυρίως την προσομοίωση Monte Carlo για πολύπλοκα μοντέλα που μπορούν να εξηγήσουν την αβεβαιότητα στις μεταβλητές μιας ανάλυσης κινδύνου.
Τα προαναφερθέντα επιχειρήματα μας ενθαρρύνουν να εξετάσουμε τα κβαντικά αλγοριθμικά μοντέλα. Δεν μπορούμε να ισχυριστούμε ότι οι κβαντικοί αλγόριθμοι είναι ανώτεροι από τους κλασσικούς αλγόριθμους λόγω της ασυμπτωτικής τάσης του σφάλματος εκτίμησης σε σχέση με τον υπολογιστικό χρόνο. Ωστόσο,
αναμένουμε ότι η κβαντική διόρθωση σφαλμάτων, η οποία χρησιμοποιεί κβαντικό υπολογισμό για την προστασία των κβαντικών καταστάσεων από σφάλματα, είναι μια πιθανή λύση στο πρόβλημα του θορύβου και η εκτίμηση κβαντικού πλάτους θα είναι ανώτερη από τις συμβατικές προσομοιώσεις Monte Carlo από
ξεπερνώντας αυτά τα λάθη. Ως εκ τούτου, η υπόσχεση μιας επιταχυνόμενης κβαντικής επιτάχυνσης καθιστά εξαιρετικά ελκυστικό να είσαι μια από τις πρώτες εφαρμογές που βιώνουν ένα αληθινό, πρακτικό κβαντικό όφελος.