Kvantumelőny felé a pénzügyi piaci kockázatok terén a kvantumgradiens algoritmusok segítségével, a PlatoBlockchain adatintelligencia segítségével. Függőleges keresés. Ai.

A kvantumelőny felé a pénzügyi piaci kockázatok terén kvantumgradiens algoritmusok segítségével

Nikitas Stamatopoulos1, Guglielmo Mazzola2, Stefan Woerner2és William J. Zeng1

1Goldman, Sachs & Co., New York, NY
2IBM Quantum, IBM Research – Zürich

Érdekesnek találja ezt a cikket, vagy szeretne megvitatni? Scite vagy hagyjon megjegyzést a SciRate-en.

Absztrakt

Bevezetünk egy kvantum algoritmust a származékos pénzügyi termékek piaci kockázatának kiszámítására. Korábbi munkák kimutatták, hogy a kvantumamplitúdó-becslés négyzetesen felgyorsíthatja a derivált árazást a célhibában, és ezt kiterjesztjük a piaci kockázat számításánál a másodfokú hibaskálázási előnyre. Megmutatjuk, hogy a kvantumgradiens becslési algoritmusok további négyzetes előnyt biztosíthatnak a kapcsolódó piaci érzékenységek számában, amelyeket általában $greeks$-nak neveznek. A gyakorlati érdeklődésre számot tartó pénzügyi derivatívák kvantumgradiens becslési algoritmusainak numerikus szimulálásával megmutatjuk, hogy nemcsak a görögök becslését tudjuk sikeresen megbecsülni a vizsgált példákban, hanem az erőforrásigény a gyakorlatban lényegesen alacsonyabb lehet, mint amit az elméleti komplexitási korlátok várnak. . Ez a további előny a pénzügyi piaci kockázat számításában csökkenti a pénzügyi kvantumelőnyhöz szükséges becsült logikai órajelet Chakrabarti et al. [Quantum 5, 463 (2021)] ~7-szeresére, 50 MHz-ről 7 MHz-re, még ipari szabványok szerint szerény számú görög számára is (négy). Továbbá megmutatjuk, hogy ha elegendő erőforráshoz férünk hozzá, a kvantum algoritmus párhuzamosítható 60 QPU-n keresztül, ebben az esetben az egyes eszközök logikai órajele, amely a soros végrehajtással azonos teljes futási idő eléréséhez szükséges, ~100 kHz lenne. A munka során összefoglaljuk és összehasonlítjuk a kvantum és a klasszikus megközelítések több különböző kombinációját, amelyek felhasználhatók a pénzügyi derivatívák piaci kockázatának kiszámításához.

A közelmúltban kvantum-algoritmusokat javasoltak a származékos pénzügyi termékek árazásának és kockázatelemzésének felgyorsítására. Ezek az algoritmusok kvantumamplitúdó-becslést használnak, hogy négyzetes előnyt érjenek el a klasszikus Monte Carlo-módszerekkel szemben, amelyeket a gyakorlatban a számítási szempontból leginkább költséges árazáshoz használnak. Adott egy $epszilon$ kívánt hiba, a kvantumelőny egy klasszikus Monte Carlo-szimuláció futásidejéből ered, amely $O(1/epsilon^2)$-ra skálázódik, míg a kvantum algoritmusok $O(1/epsilon)$-ra skálázódnak.
Ehhez kapcsolódó és fontos pénzügyi alkalmazás a származékos termékek árainak modell- és piaci paraméterekre való érzékenységének kiszámítása. Ez a származékos ár gradiensének kiszámítását jelenti a bemeneti paraméterek tekintetében. E gradiensek kiszámításának elsődleges üzleti célja a származtatott ügyleteknek való kitettségből eredő piaci kockázatok fedezése. Ennek a kockázatnak a fedezése kritikus fontosságú a pénzügyi cégek számára. A pénzügyi származékos termékek gradienseit általában görögnek nevezik, mivel ezeket a mennyiségeket általában görög ábécé betűivel jelölik.
Ebben a munkában a kvantumgradiens algoritmusok hatékonyságát vizsgáljuk a görögök kvantumkörnyezetben történő becslésében. Bemutatunk egy gradiens algoritmusokat és a Maximum Likelihood Estimation (MLE) ötvöző módszert egy útfüggő kosáropció görögségének becslésére, és megmutatjuk, hogy kvantumelőny a kockázat kiszámításához elérhető olyan kvantumszámítógépekkel, amelyek órajele 7-szer lassabb, mint a maga az árazás, jelezve a pénzügyek kvantumelőnyének egy másik lehetséges útját.

► BibTeX adatok

► Referenciák

[1] P. Rebentrost, B. Gupt és TR Bromley, „Quantum computational finance: Monte carlo pricing of financial derivatives”, Phys. Rev. A 98, 022321 (2018).
https://​/​doi.org/​10.1103/​PhysRevA.98.022321

[2] S. Woerner és DJ Egger, „Quantum risk analysis”, npj Quantum Information 5 (2019), 10.1038/​s41534-019-0130-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-019-0130-6

[3] DJ Egger, RG Gutierrez, JC Mestre és S. Woerner, „Hitelkockázat-elemzés kvantumszámítógépekkel”, IEEE Transactions on Computers (2020), 10.1109/TC.2020.3038063.
https://​/​doi.org/​10.1109/​TC.2020.3038063

[4] N. Stamatopoulos, DJ Egger, Y. Sun, C. Zoufal, R. Iten, N. Shen és S. Woerner, „Option pricing using quantum computers”, Quantum 4, 291 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-07-06-291

[5] S. Chakrabarti, R. Krishnakumar, G. Mazzola, N. Stamatopoulos, S. Woerner és WJ Zeng, „A threshold for quantum előny in derivative pricing”, Quantum 5, 463 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2021-06-01-463

[6] A. Montanaro: „Monte carlo módszerek kvantumgyorsítása”, Proceedings of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 471 (2015), 10.1098/rspa.2015.0301.
https://​/​doi.org/​10.1098/​rspa.2015.0301

[7] J. Hull, Opciók, határidős ügyletek és egyéb származtatott ügyletek, 6. kiadás. (Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ [u.a.], 2006).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-1-4419-9230-7_2

[8] A. Gilyén, S. Arunachalam és N. Wiebe, „Optimizing quantum optimization algorithms via gyorsabb kvantumgradiens számítás”, Proceedings of the Thirtieth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1425–1444 (2019).
https://​/​doi.org/​10.1137/​1.9781611975482.87

[9] SP Jordan, „Gyors kvantum-algoritmus numerikus gradiensbecsléshez”, Physical Review Letters 95 (2005), 10.1103/physrevlett.95.050501.
https://​/​doi.org/​10.1103/​physrevlett.95.050501

[10] S. Chakrabarti, AM Childs, T. Li és X. Wu, „Kvantum algoritmusok és alsó határok a konvex optimalizáláshoz”, Quantum 4, 221 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-01-13-221

[11] G. Brassard, P. Hoyer, M. Mosca és A. Tapp, „Quantum Amplitude Amplification and Estimation”, Contemporary Mathematics 305 (2002), 10.1090/​conm/​305/​05215.
https://​/​doi.org/​10.1090/​conm/​305/​05215

[12] P. Glasserman és D. Yao: „Néhány irányelv és garancia a gyakori véletlenszámokhoz”, Management Science 38, 884 (1992).
https://​/​doi.org/​10.1287/​mnsc.38.6.884

[13] B. Fornberg: „Véges különbségi képletek generálása tetszőleges távolságú rácsokon”, Mathematics of Computation 51, 699 (1988).
https:/​/​doi.org/​10.1090/​S0025-5718-1988-0935077-0

[14] M. Gevrey: „Sur la nature analytique des solutions des équations aux dérivées partielles. premier mémoire”, Annales scientifiques de l'École Normale Supérieure 3e série, 35, 129 (1918).
https://​/​doi.org/​10.24033/​asens.706

[15] GH Low és IL Chuang, „Hamilton-szimuláció qubitizációval”, Quantum 3, 163 (2019).
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2019-07-12-163

[16] A. Gilyén, Y. Su, GH Low és N. Wiebe, „Quantum singular value transformation and outside: exponenciális fejlesztések a kvantummátrix aritmetikában”, Proceedings of the 51st Annual ACM SIGACT Symposium on Theory of Computing (2019) pp. 193–204.
https://​/​doi.org/​10.1145/​3313276.3316366

[17] JM Martyn, Y. Liu, ZE Chin és IL Chuang, „Hatékony, teljesen koherens Hamilton-szimuláció”, (2021), 10.48550/arXiv.2110.11327.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.2110.11327

[18] F. Black és M. Scholes, „Az opciók és a vállalati kötelezettségek árazása”, Journal of Political Economy 81, 637 (1973).
https://​/​doi.org/​10.1086/​260062

[19] Y. Suzuki, S. Uno, R. Raymond, T. Tanaka, T. Onodera és N. Yamamoto, „Amplitude estimation without phase estimation”, Quantum Information Processing 19, 75 (2020).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11128-019-2565-2

[20] T. Tanaka, Y. Suzuki, S. Uno, R. Raymond, T. Onodera és N. Yamamoto: „Amplitúdóbecslés a maximális valószínűség révén zajos kvantumszámítógépen”, Quantum Information Processing 20, 293 (2021).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​s11128-021-03215-9

[21] D. Grinko, J. Gacon, C. Zoufal és S. Woerner, „Iteratív kvantumamplitúdó becslés”, npj Quantum Information 7 (2021), 10.1038/​s41534-021-00379-1.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-021-00379-1

[22] K.-R. Koch, Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Linear Models (Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1999).
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-662-03976-2

[23] AG Fowler és C. Gidney, „Low overhead kvantumszámítás rácsműtét segítségével”, (2019), 10.48550/arXiv.1808.06709.
https://​/​doi.org/​10.48550/​arXiv.1808.06709

[24] C. Homescu, „Adjoints and automatikus (algoritmikus) differenciálás a számítástechnikai finanszírozásban”, Risk Management eJournal (2011), 10.2139/​ssrn.1828503.
https://​/​doi.org/​10.2139/​ssrn.1828503

[25] G. Pages, O. Pironneau és G. Sall, „Vibrato and automatic differentiation for high order derivatives and sensitivity of financial options”, Journal of Computational Finance 22 (2016), 10.21314/​JCF.2018.350.
https://​/​doi.org/​10.21314/​JCF.2018.350

[26] L. Capriotti: „Gyors görögök algoritmikus differenciálással”, J. Comput. Financ. 14. (2010), 10.2139/ssrn.1619626.
https://​/​doi.org/​10.2139/​ssrn.1619626

[27] L. Capriotti és M. Giles, „Fast correlation greeks by adjoint algorithmic differentiation”, ERN: Simulation Methods (Topic) (2010), 10.2139/​ssrn.1587822.
https://​/​doi.org/​10.2139/​ssrn.1587822

[28] CH Bennett: „A számítás logikai visszafordíthatósága”, IBM Journal of Research and Development 17 (1973), 10.1147/rd.176.0525.
https://​/​doi.org/​10.1147/​rd.176.0525

Idézi

[1] AK Fedorov, N. Gisin, SM Beloussov és AI Lvovsky, „Kvantumszámítás a kvantumelőny küszöbén: az üzleti életről szóló áttekintés”, arXiv: 2203.17181.

[2] Peter D. Johnson, Alexander A. Kunitsa, Jérôme F. Gonthier, Maxwell D. Radin, Corneliu Buda, Eric J. Doskocil, Clena M. Abuan és Jhonathan Romero, „Reducing the cost of energy estimation in the variational kvantum sajátmegoldó algoritmus robusztus amplitúdóbecsléssel”, arXiv: 2203.07275.

[3] Gabriele Agliardi, Michele Grossi, Mathieu Pellen és Enrico Prati, „Az elemi részecskefolyamatok kvantumintegrációja”, Physics Letters B 832, 137228 (2022).

[4] João F. Doriguello, Alessandro Luongo, Jinge Bao, Patrick Rebentrost és Miklos Santha, „Kvantumalgoritmus a pénzügyi alkalmazások sztochasztikus optimális leállítási problémáihoz”, arXiv: 2111.15332.

[5] Hao Tang, Wenxun Wu és Xian-Min Jin, „Quantum Computation for Pricing Caps using the LIBOR Market Model”, arXiv: 2207.01558.

A fenti idézetek innen származnak SAO/NASA HIRDETÉSEK (utolsó sikeres frissítés: 2022-07-20 16:45:47). Előfordulhat, hogy a lista hiányos, mivel nem minden kiadó ad megfelelő és teljes hivatkozási adatokat.

Nem sikerült lekérni Az adatok által hivatkozott kereszthivatkozás utolsó próbálkozáskor 2022-07-20 16:45:46: Nem sikerült lekérni a 10.22331/q-2022-07-20-770 hivatkozás által hivatkozott adatokat a Crossref-től. Ez normális, ha a DOI-t nemrég regisztrálták.

Időbélyeg:

Még több Quantum Journal