نوسانات بازار سهام معمولاً با ریسک سرمایه گذاری مرتبط است. با این حال، اگر ریسک به طور موثر مدیریت شود، می‌تواند بازدهی قوی برای سرمایه‌گذاران نیز ایجاد کند. مدیران سرمایه گذاری و سرمایه گذاران اذعان دارند که باید عوامل دیگری را در نظر بگیرند
نرخ بازده مورد انتظار برای پیش بینی و تصمیم گیری بهتر. فرآیند تصمیم گیری مملو از عدم قطعیت است، با احتمالات و احتمالات متعدد که شامل طیف گسترده ای از پاداش ها و ریسک ها می شود. راهی برای کمک به سرمایه گذاری وجود دارد
مدیران و سرمایه گذاران در تصمیم گیری با ارائه یک ارزیابی واقع بینانه از ریسک های مربوط به آنها. روش مونت کارلو که به آن شبیه‌سازی مونت کارلو نیز گفته می‌شود، تصمیم‌گیری بهتری را در موقعیت‌های نامشخص با امکان مشاهده
تمام نتایج انتخاب ما و ارزیابی ریسک مرتبط. عاقلانه است که هر زمان که تعداد قابل توجهی از عدم قطعیت وجود دارد، شبیه سازی مونت کارلو را در نظر بگیریم. در غیر این صورت، ممکن است پیش‌بینی‌ها به‌طور قابل‌توجهی از بین رفته و بر تصمیم‌گیری‌ها تأثیر منفی بگذارد.
معمولاً، این روش سعی می‌کند مطابق با توزیع احتمالی که نتایج احتمالی یک رویداد را نشان می‌دهد، نمونه‌برداری کند. نمونه های مستقل تولید شده توسط شبیه سازی مونت کارلو ممکن است برای همه مشکلات مناسب نباشند. همچنین محاسباتی
الزامات شبیه سازی مونت کارلو قانع کننده ترین استدلال علیه آن است. بسیاری از موارد استفاده از بازار سرمایه که در حال حاضر با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو حل می شوند، مانند تجزیه و تحلیل ریسک و قیمت گذاری گزینه، این پتانسیل را دارند که سریعتر در زمان حل شوند.
توسط الگوریتم های کوانتومی
شبیه سازی مونت کارلو و الگوریتم کوانتومی برای مدیریت ریسک
روش مونت کارلو برای کشف فضای احتمال یک رویداد منفرد یا دنباله ای از رویدادهای مرتبط استفاده می شود. در بازارهای سرمایه، ارزش در معرض خطر (VaR - مقدار زیان های مالی بالقوه را در یک دوره خاص تعیین می کند) و ارزش شرطی
در معرض خطر (CVaR- زیان های مورد انتظاری که فراتر از نقطه شکست VaR رخ می دهد را کمی می کند) یک پورتفولیو را می توان با استفاده از شبیه سازی مونت کارلو تعیین کرد. این به پیش بینی بدترین سناریو برای محاسبه ریسک با توجه به فاصله اطمینان بیش از یک معین کمک می کند.
افق زمانی. با این حال، اجرای این مدل ها بر روی حجم قابل توجهی از داده ها در ابعاد مختلف می تواند از نظر محاسباتی گران باشد. همچنین، ممکن است فراتر از توانایی های رایانه های کلاسیک امروزی باشد. در اینجا، ما در مورد چگونگی الگوریتم کوانتومی روی a صحبت خواهیم کرد
کامپیوتر کوانتومی ممکن است ریسک سبد سهام، ریسک اعتباری و ریسک ارز را به طور موثرتری نسبت به شبیه سازی مونت کارلو در یک کامپیوتر کلاسیک مدیریت کند.
مدیریت ریسک سبد سهام
با توجه به تعریف معیارهای ارزش در معرض خطر و ارزش مشروط در معرض خطر، ممکن است فرد علاقه مند به ارزیابی احتمال زیان آتی پرتفوی داده شده باشد که از یک ارزش از پیش تعیین شده فراتر رود. این مستلزم تجزیه و تحلیل همه ممکن است
جفت‌های دارایی که می‌توانند پیش‌فرض باشند یا تعداد زیادی نمونه معمولی در شبیه‌سازی مونت کارلو که برای اجرا به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارد. این را می‌توان در رایانه‌های کوانتومی با الگوریتم‌های مبتنی بر آن سرعت بخشید
تخمین دامنه کوانتومی. تخمین دامنه یک الگوریتم کوانتومی است که برای تخمین یک پارامتر ناشناخته استفاده می شود که می تواند در زمان سریعتر از الگوریتم کلاسیک مونت کارلو اجرا شود. قدرت یک کوانتوم
کامپیوتر به طور تصاعدی متناسب با تعداد رشد می کند
کیوبیت مرتبط با هم. این یکی از دلایلی است که چرا رایانه‌های کوانتومی ممکن است در تحلیل ریسک با حجم بالای داده، در نهایت از رایانه‌های کلاسیک بهتر عمل کنند.
مدیریت ریسک اعتباری
برای موسسات مالی بسیار مهم است که ریسک اعتباری وام گیرندگان خود را برای برآوردن نیاز سرمایه اقتصادی (ECR) ارزیابی کنند. مؤسسات مالی که در وام دادن پول تخصص دارند، که در این زمینه به عنوان وام دهندگان نامیده می شوند، ارزیابی می کنند
ریسک وام قبل از تایید وام دهندگان با تعیین اینکه آیا وام گیرنده احتمال دارد پرداخت ها را از دست بدهد، ریسک را ارزیابی می کنند. وام دهندگان وضعیت مالی فعلی، تاریخچه مالی، وثیقه و سایر معیارهای وام گیرنده را ارزیابی می کنند تا تعیین کنند چقدر ریسک اعتباری است.
وام آنها خواهد بود. روش های کلاسیک محاسبه ریسک توسط وام دهندگانی که محتاط تر و ریسک گریزتر هستند ترجیح داده می شود. با این حال، این روش های کلاسیک سفت و سخت هستند و نتایج را تنها با تعداد محدودی از پارامترهای ثابت تولید می کنند. داشتن دید 360 درجه
ریسک وام دهنده در کل گروه وام گیرندگان می تواند اطلاعات جمعیتی جدیدی را برای وام دهی باز کند و در عین حال آستانه ریسک را پایین نگه دارد. این در نهایت به قدرت محاسباتی بالایی برای محاسبه ریسک اعتباری وام آنها نیاز دارد. برخلاف مونت کلاسیک
شبیه سازی کارلو، تخمین دامنه کوانتومی مدل می تواند ارزش شرطی در معرض خطر را با حداقل هزینه اضافی و در زمان واقعی تخمین بزند. احتمال موفقیت این الگوریتم می تواند باشد
با تکرار چندین بار تخمین به سرعت افزایش یافت که به دستیابی به دقت بالاتر کمک می کند.
مدیریت ریسک ارز
ریسک تاثیر مالی ناشی از نوسان نرخ ارز به عنوان ریسک ارز یا ریسک نرخ ارز شناخته می شود. ریسک ارزی همچنین بر شرکت‌های غیرمالی که مطالبات یا بدهی‌هایی به ارز خارجی دارند، تأثیر می‌گذارد. ارزش در معرض خطر است
برای محاسبه اندوخته مالی و تأمین مطالبات یا بدهی های آن استفاده می شود. شبیه‌سازی مونت کارلو یک روش ساده، آسان برای اجرا و انعطاف‌پذیر برای ایجاد مفروضات مختلف برای پیش‌بینی ریسک ارزی یک شرکت است. با این حال، کامپیوترهای کوانتومی
می تواند به طور موثر برخی از وظایف مربوط به مدیریت ذخایر FX مانند اندازه گیری ریسک با استفاده از مدل تخمین دامنه کوانتومی را حل کند. در مقایسه با کامپیوترهای کلاسیک، کامپیوترهای کوانتومی بیشتر مستعد خطا هستند. برای پرداختن به این مشکل، فرآیند
چندین هزار بار تکرار می شود و نتیجه به عنوان میانگین تمام نتایج محاسبه می شود. اجرای مدل با متغیرهای تصادفی مختلف می تواند دقت ارزش مورد انتظار در معرض خطر را بهبود بخشد.
آینده به جلو
رویکردهای سنتی برای افزایش عملکرد مونت کارلو به نمونه‌گیری اهمیت تکیه می‌کنند. با این حال، مشکل معمولاً از نظر قدرت محاسباتی لازم برای حل آن در زمان واقعی دشوار است. به همین دلیل، پتانسیل الگوریتم کوانتومی به
افزایش کارایی در زمینه ارزیابی ریسک مالی به ویژه قانع کننده است. در تئوری، محاسبات یک شبه ممکن است به یک بازه زمانی کوتاه‌تر کوتاه شود، که امکان ارزیابی زمان واقعی ریسک را فراهم می‌کند. موسسات مالی قادر خواهند بود
به شرایط متغیر بازار پاسخ دهید و با چنین تحلیل های زمان واقعی سریعتر از فرصت های معاملاتی استفاده کنید. بانک‌ها عمدتاً از شبیه‌سازی مونت کارلو برای مدل‌های پیچیده استفاده می‌کنند که می‌تواند عدم قطعیت را در متغیرهای تحلیل ریسک به‌کار گیرد.
استدلال‌های فوق ما را تشویق می‌کند مدل‌های الگوریتمی کوانتومی را در نظر بگیریم. ما نمی توانیم ادعا کنیم که الگوریتم های کوانتومی به دلیل تمایل مجانبی خطای تخمین با توجه به زمان محاسبه نسبت به الگوریتم های کلاسیک برتری دارند. با این حال،
ما پیش‌بینی می‌کنیم که تصحیح خطای کوانتومی، که از محاسبات کوانتومی برای محافظت از حالت‌های کوانتومی در برابر خطاها استفاده می‌کند، یک راه‌حل بالقوه برای مشکل نویز است، و تخمین دامنه کوانتومی نسبت به شبیه‌سازی‌های مونت کارلو مرسوم برتر خواهد بود.
غلبه بر این خطاها بنابراین، وعده افزایش سرعت کوانتومی شتاب‌دهی باعث می‌شود که یکی از اولین برنامه‌هایی باشید که یک مزیت کوانتومی واقعی و عملی را تجربه می‌کنند.
