Acelere la gestión de riesgos en los mercados de capital mediante el análisis cuántico de riesgos (Karthikeyan Rengasamy)

La volatilidad de los mercados de valores se asocia comúnmente con el riesgo de inversión. Sin embargo, si el riesgo se gestiona de manera eficaz, también puede generar rendimientos sólidos para los inversores. Los gestores de inversiones y los inversores reconocen que deben tener en cuenta otros factores además de
la tasa de retorno esperada para una mejor predicción y toma de decisiones. El proceso de toma de decisiones está lleno de incertidumbre, con numerosas posibilidades y probabilidades que incluyen una amplia gama de recompensas y riesgos. Hay una manera de ayudar a la inversión
gerentes e inversionistas en la toma de decisiones brindándoles una evaluación realista de los riesgos involucrados. El Método Monte Carlo, también conocido como simulación Monte Carlo, proporciona una mejor toma de decisiones en situaciones inciertas al permitirnos ver
todos los resultados de nuestra elección y evaluando el riesgo asociado. Sería prudente considerar la simulación de Monte Carlo siempre que haya un número significativo de incertidumbres. De lo contrario, las predicciones pueden ser significativamente incorrectas, lo que influye negativamente en las decisiones.
Por lo general, este método intentará muestrear de acuerdo con la distribución de probabilidad que ilustra los posibles resultados de un evento. Las muestras independientes producidas por la simulación de Monte Carlo pueden no ser apropiadas para todos los problemas. Asimismo, el cálculo
Los requisitos de la simulación Monte Carlo son el argumento más convincente en su contra. Muchos casos de uso del mercado de capitales que actualmente se resuelven mediante la simulación de Monte Carlo, como el análisis de riesgos y la fijación de precios de opciones, tienen el potencial de resolverse más rápido en el tiempo.
por algoritmos cuánticos.

Simulación de Monte Carlo y algoritmo cuántico para la gestión de riesgos

El método de Monte Carlo se utiliza para explorar el espacio de probabilidad de un solo evento o una secuencia de eventos relacionados. En Mercados de Capitales, el Valor en Riesgo (VaR – Cuantifica la magnitud de pérdidas financieras potenciales durante un período específico) y Valor Condicional
en riesgo (CVaR: cuantifica las pérdidas esperadas que se producen más allá del punto de quiebre del VaR) de una cartera se puede determinar utilizando la simulación de Monte Carlo. Esto ayuda a predecir el peor de los casos para calcular el riesgo dado un intervalo de confianza sobre un determinado
horizonte de tiempo. Sin embargo, ejecutar estos modelos en una cantidad significativa de datos en varias dimensiones puede ser computacionalmente costoso. Además, puede estar más allá de las capacidades de las computadoras clásicas de hoy. Aquí, hablaremos sobre cómo el algoritmo cuántico en un
La computadora cuántica puede administrar el riesgo de cartera de acciones, el riesgo crediticio y el riesgo cambiario de manera más efectiva que la simulación de Monte Carlo en una computadora clásica.

Gestión de riesgos de la cartera de acciones

De acuerdo con la definición de las medidas de Valor en Riesgo y Valor en Riesgo Condicional, uno puede estar interesado en evaluar la probabilidad de tener una pérdida futura de la cartera dada que exceda un valor predeterminado. Esto implica analizar todos los posibles
emparejamientos de activos que podrían incumplir o una gran cantidad de muestras convencionales en una simulación de Monte Carlo que requiere una gran potencia informática para ejecutarse. Esto podría acelerarse mucho en Quantum Computer mediante algoritmos basados ​​en
Estimación de amplitud cuántica. La estimación de amplitud es un algoritmo cuántico que se utiliza para estimar un parámetro desconocido que puede correr más rápido en el tiempo que el algoritmo clásico de Monte Carlo. El poder de un cuanto
computadora crece exponencialmente en proporción al número de
qubits Unidos entre sí. Esta es una de las razones por las que las computadoras cuánticas eventualmente pueden superar a las computadoras clásicas en el análisis de riesgos con un gran volumen de datos.

Gestión del Riesgo de Crédito

Es fundamental que las instituciones financieras evalúen el riesgo crediticio de sus prestatarios para cumplir con el requisito de capital económico (ECR). Las instituciones financieras que se especializan en prestar dinero, denominadas en este contexto Prestamistas, evalúan la
riesgo de un préstamo antes de aprobarlo. Los prestamistas evalúan el riesgo determinando si es probable que el prestatario no realice los pagos. Los prestamistas evalúan la posición financiera actual, el historial financiero, la garantía y otros criterios de un prestatario para determinar cuánto riesgo crediticio
será su préstamo. Los prestamistas que son más cautelosos y reacios al riesgo prefieren los métodos clásicos de cálculo del riesgo. Sin embargo, estos métodos clásicos son rígidos y producen resultados con solo un número limitado de parámetros fijos. Tener una vista de 360 ​​grados
del riesgo del prestamista en todo el grupo de prestatarios puede abrir nuevos datos demográficos para los préstamos manteniendo bajo el umbral de riesgo. Esto eventualmente requiere un alto poder de cómputo para calcular el riesgo crediticio de los transportistas y su préstamo. A diferencia del Monte clásico
Simulación Carlo, la Estimación de amplitud cuántica El modelo puede estimar el valor en riesgo condicional con una sobrecarga adicional mínima y casi en tiempo real. La probabilidad de éxito de este algoritmo puede ser
aumentó rápidamente al repetir la estimación varias veces, lo que ayuda a lograr una mayor precisión.

Gestión del riesgo de divisas 

El riesgo de impacto financiero por la fluctuación de los tipos de cambio se conoce como riesgo de tipo de cambio o riesgo de tipo de cambio. El riesgo cambiario también afecta a las empresas no financieras que tienen cuentas por cobrar o pasivos en moneda extranjera. El valor en riesgo está siendo
utilizados para calcular la reserva financiera y para garantizar sus cuentas por cobrar o pasivos. La simulación de Monte Carlo es simple, fácil de implementar y flexible para hacer diferentes suposiciones para pronosticar el riesgo cambiario de una empresa. Sin embargo, las computadoras cuánticas
puede resolver de manera eficiente algunas tareas relacionadas con la gestión de reservas de divisas, como la medición del riesgo utilizando el modelo Quantum Amplitude Estimation. En comparación con las computadoras clásicas, las computadoras cuánticas son más propensas a errores. Para abordar esta dificultad, el proceso
se repite varios miles de veces y el resultado se calcula como el promedio de todos los resultados. Ejecutar el modelo con varias variables aleatorias puede mejorar la precisión del valor en riesgo esperado.

Futuro Adelante

Los enfoques tradicionales para mejorar el rendimiento de Monte Carlo se basan en el muestreo de importancia. Sin embargo, el problema suele seguir siendo difícil en cuanto a la potencia informática necesaria para resolverlo en tiempo real. Debido a esto, el potencial del algoritmo cuántico para
aumentar la eficiencia en el campo de la evaluación de riesgos financieros es particularmente convincente. En teoría, los cálculos nocturnos pueden acortarse a un marco de tiempo más corto, lo que permite una evaluación del riesgo más cercana al tiempo real. Las instituciones financieras podrían
responda a las circunstancias cambiantes del mercado y aproveche las oportunidades comerciales más rápido con un análisis casi en tiempo real. Los bancos utilizan principalmente la simulación Monte Carlo para modelos complejos que pueden dar cuenta de la incertidumbre en las variables de un análisis de riesgo.
Los argumentos antes mencionados nos animan a considerar los modelos algorítmicos cuánticos. No podemos afirmar que los algoritmos cuánticos sean superiores a los algoritmos clásicos debido a la tendencia asintótica del error de estimación con respecto al tiempo de cálculo. Sin embargo,
anticipamos que la corrección de errores cuánticos, que utiliza computación cuántica para proteger los estados cuánticos de errores, es una posible solución al problema del ruido, y la estimación de amplitud cuántica será superior a las simulaciones convencionales de Monte Carlo por
superación de estos errores. Por lo tanto, la promesa de una aceleración cuántica acelerada hace que sea extremadamente atractivo ser una de las primeras aplicaciones en experimentar un beneficio cuántico real y práctico.