Accélérer la gestion des risques sur les marchés de capitaux à l'aide de l'analyse des risques quantiques (Karthikeyan Rengasamy)

La volatilité des marchés boursiers est généralement associée au risque d'investissement. Cependant, si le risque est géré efficacement, il peut également générer de solides rendements pour les investisseurs. Les gestionnaires de placements et les investisseurs reconnaissent qu'ils doivent tenir compte de facteurs autres que
le taux de rendement attendu pour une meilleure prédiction et une meilleure prise de décision. Le processus de prise de décision est rempli d'incertitude, avec de nombreuses possibilités et probabilités qui incluent un large éventail de récompenses et de risques. Il existe un moyen d'aider l'investissement
gestionnaires et investisseurs dans la prise de décision en leur fournissant une évaluation réaliste des risques encourus. La méthode de Monte Carlo, également appelée simulation de Monte Carlo, offre une meilleure prise de décision dans des situations incertaines en nous permettant de visualiser
tous les résultats de notre choix et évaluant le risque associé. Il serait prudent d'envisager la simulation de Monte Carlo chaque fois qu'il existe un nombre important d'incertitudes. Sinon, les prédictions peuvent être significativement erronées, influençant négativement les décisions.
Habituellement, cette méthode essaiera d'échantillonner conformément à la distribution de probabilité qui illustre les résultats possibles d'un événement. Les échantillons indépendants produits par la simulation de Monte Carlo peuvent ne pas convenir à tous les problèmes. Aussi, le calcul
les exigences de la simulation de Monte Carlo sont l'argument le plus convaincant contre elle. De nombreux cas d'utilisation du marché des capitaux qui sont actuellement résolus à l'aide de la simulation de Monte Carlo, tels que l'analyse des risques et la tarification des options, ont le potentiel d'être résolus plus rapidement dans le temps
par les algorithmes quantiques.

Simulation de Monte Carlo et algorithme quantique pour la gestion des risques

La méthode de Monte Carlo est utilisée pour explorer l'espace de probabilité d'un événement unique ou d'une séquence d'événements liés. Dans les marchés de capitaux, la valeur à risque (VaR - quantifie l'ampleur des pertes financières potentielles sur une période spécifique) et la valeur conditionnelle
à risque (CVaR- Quantifie les pertes attendues qui se produisent au-delà du seuil de VaR) d'un portefeuille peut être déterminée en utilisant la simulation de Monte Carlo. Cela aide à prédire le scénario le plus défavorable pour le calcul du risque compte tenu d'un intervalle de confiance sur une période donnée.
horizon temporel. Cependant, l'exécution de ces modèles sur une quantité importante de données dans différentes dimensions peut être coûteuse en calcul. En outre, cela peut dépasser les capacités des ordinateurs classiques d'aujourd'hui. Ici, nous allons parler de la façon dont l'algorithme quantique sur un
L'ordinateur quantique peut gérer le risque de portefeuille d'actions, le risque de crédit et le risque de change plus efficacement que la simulation de Monte Carlo sur un ordinateur classique.

Gestion des risques du portefeuille d'actions

Selon la définition des mesures Value at Risk et Conditional Value at Risk, on peut être intéressé à évaluer la probabilité d'avoir une perte future du portefeuille donné qui dépasse une valeur prédéterminée. Cela implique d'analyser toutes les possibilités
appariements d'actifs qui pourraient faire défaut ou un grand nombre d'échantillons conventionnels dans une simulation de Monte Carlo qui nécessite une puissance de calcul élevée pour s'exécuter. Cela pourrait être grandement accéléré dans Quantum Computer par des algorithmes basés sur
Estimation de l'amplitude quantique. L'estimation d'amplitude est un algorithme quantique utilisé pour estimer un paramètre inconnu qui peut s'exécuter plus rapidement dans le temps que l'algorithme de Monte Carlo classique. La puissance d'un quantum
ordinateur croît de manière exponentielle proportionnellement au nombre de
qubits liés ensemble. C'est l'une des raisons pour lesquelles les ordinateurs quantiques pourraient éventuellement surpasser les ordinateurs classiques dans l'analyse des risques avec un volume de données élevé.

Risques de crédit

Il est essentiel pour les institutions financières d'évaluer le risque de crédit de leurs emprunteurs afin de répondre à l'exigence de capital économique (ECR). Les institutions financières spécialisées dans le prêt d'argent, appelées dans ce contexte Prêteurs, évaluent la
risque d'un prêt avant de l'approuver. Les prêteurs évaluent le risque en déterminant si l'emprunteur est susceptible de manquer des paiements. Les prêteurs évaluent la situation financière actuelle d'un emprunteur, ses antécédents financiers, ses garanties et d'autres critères pour déterminer le degré de risque de crédit
leur prêt sera. Les méthodes classiques de calcul du risque sont préférées par les prêteurs qui sont plus prudents et averses au risque. Cependant, ces méthodes classiques sont rigides et produisent des résultats avec un nombre limité de paramètres fixes. Avoir une vue à 360 degrés
du risque du prêteur sur l'ensemble du groupe d'emprunteurs peut ouvrir de nouvelles données démographiques pour les prêts tout en maintenant le seuil de risque bas. Cela nécessite éventuellement une puissance de calcul élevée pour calculer le risque de crédit des emprunteurs et leur prêt. Contrairement au Monte classique
Carlo Simulation, le Estimation de l'amplitude quantique modèle peut estimer la valeur à risque conditionnelle avec une surcharge supplémentaire minimale et en temps quasi réel. La probabilité de succès de cet algorithme peut être
rapidement augmenté en répétant l'estimation plusieurs fois, ce qui permet d'obtenir une plus grande précision.

Gestion du risque de change 

Le risque d'impact financier de la fluctuation des taux de change est connu sous le nom de risque de change ou risque de taux de change. Le risque de change affecte également les entreprises non financières qui ont des créances ou des dettes dans une devise étrangère. La valeur à risque est
sert à calculer la réserve financière et à garantir ses créances ou dettes. La simulation de Monte Carlo est simple, facile à mettre en œuvre et flexible pour faire différentes hypothèses pour prévoir le risque de change d'une entreprise. Cependant, les ordinateurs quantiques
peut résoudre efficacement certaines tâches liées à la gestion des réserves de change, telles que la mesure des risques à l'aide du modèle d'estimation de l'amplitude quantique. Comparés aux ordinateurs classiques, les ordinateurs quantiques sont plus sujets aux erreurs. Pour pallier cette difficulté, le processus
est répété plusieurs milliers de fois et le résultat est calculé comme la moyenne de tous les résultats. L'exécution du modèle avec diverses variables aléatoires peut améliorer la précision de la valeur à risque attendue.

Avenir avenir

Les approches traditionnelles pour améliorer les performances de Monte Carlo reposent sur l'échantillonnage d'importance. Cependant, le problème reste généralement difficile en termes de puissance de calcul nécessaire pour le résoudre en temps réel. Pour cette raison, le potentiel de l'algorithme quantique à
accroître l'efficacité dans le domaine de l'évaluation des risques financiers est particulièrement convaincante. En théorie, les calculs du jour au lendemain peuvent être raccourcis à une période plus courte, permettant une évaluation du risque en temps quasi réel. Les institutions financières pourraient
réagissez aux circonstances changeantes du marché et profitez plus rapidement des opportunités de trading grâce à une telle analyse en temps quasi réel. Les banques utilisent principalement la simulation de Monte Carlo pour des modèles complexes qui peuvent tenir compte de l'incertitude des variables d'une analyse des risques.
Les arguments susmentionnés nous incitent à considérer les modèles algorithmiques quantiques. Nous ne pouvons prétendre que les algorithmes quantiques sont supérieurs aux algorithmes classiques en raison de la tendance asymptotique de l'erreur d'estimation par rapport au temps de calcul. Cependant,
nous prévoyons que la correction d'erreur quantique, qui utilise le calcul quantique pour protéger les états quantiques des erreurs, est une solution potentielle au problème du bruit, et l'estimation de l'amplitude quantique sera supérieure aux simulations conventionnelles de Monte Carlo en
surmonter ces erreurs. Par conséquent, la promesse d'une accélération quantique accélérée rend extrêmement attrayante d'être l'une des premières applications à bénéficier d'un véritable avantage quantique pratique.