A kockázatkezelés felgyorsítása a tőkepiacokon kvantumkockázati elemzés segítségével (Karthikeyan Rengasamy)

A részvénypiacok volatilitása általában a befektetési kockázattal jár. Ha azonban a kockázatot hatékonyan kezelik, az szilárd hozamokat is generálhat a befektetők számára. A befektetési menedzserek és a befektetők tudomásul veszik, hogy más tényezőket is figyelembe kell venniük, mint
a várható megtérülési ráta a jobb előrejelzés és a döntéshozatal érdekében. A döntéshozatali folyamat tele van bizonytalansággal, számos lehetőséggel és valószínűséggel, amelyek sokféle jutalmat és kockázatot tartalmaznak. Van mód a befektetés támogatására
vezetők és befektetők döntéshozatalában azáltal, hogy reális értékelést nyújtanak számukra a kapcsolódó kockázatokról. A Monte Carlo-i módszer, amelyet Monte Carlo-szimulációnak is neveznek, jobb döntéshozatalt tesz lehetővé bizonytalan helyzetekben, mivel lehetővé teszi számunkra, hogy
az általunk választott összes eredmény és a kapcsolódó kockázat felmérése. Célszerű lenne Monte Carlo szimulációt fontolóra venni, amikor jelentős számú bizonytalanság van. Ha nem, akkor az előrejelzések jelentősen eltérhetnek, ami negatívan befolyásolja a döntéseket.
Általában ez a módszer megpróbál mintát venni az esemény lehetséges kimenetelét illusztráló valószínűségi eloszlással összhangban. A Monte Carlo szimulációval előállított független minták nem feltétlenül alkalmasak minden problémára. Továbbá a számítási
a Monte Carlo szimuláció követelményei a legnyomósabb érv ellene. Sok olyan tőkepiaci felhasználási eset, amelyet jelenleg Monte Carlo szimulációval oldanak meg, mint például a kockázatelemzés és az opcióárazás, időben gyorsabban megoldható.
a Quantum Algorithms által.

Monte Carlo szimuláció és kvantum algoritmus a kockázatkezeléshez

A Monte Carlo módszert egyetlen esemény vagy kapcsolódó események sorozatának valószínűségi terének feltárására használják. A tőkepiacokon a kockáztatott érték (VaR – a lehetséges pénzügyi veszteségek nagyságát számszerűsíti egy adott időszakban) és a feltételes értéket.
kockázattal (CVaR- Számszerűsíti a VaR törésponton túli várható veszteségeket) Monte Carlo szimulációval határozható meg. Ez segít a legrosszabb forgatókönyv előrejelzésében a kockázat kiszámításához egy adott konfidencia intervallumon belül.
idö Horizont. Azonban ezeknek a modelleknek a futtatása jelentős mennyiségű, különböző dimenziójú adaton számítási szempontból költséges lehet. Ezenkívül előfordulhat, hogy ez meghaladja a mai klasszikus számítógépek képességeit. Itt arról fogunk beszélni, hogy a kvantumalgoritmus hogyan
A kvantumszámítógép hatékonyabban tudja kezelni a részvényportfólió-kockázatot, a hitelkockázatot és az árfolyamkockázatot, mint a klasszikus számítógépen végzett Monte Carlo-szimuláció.

Részvényportfólió-kockázatkezelés

A kockáztatott érték és a feltételes kockáztatott érték mérőszámok definíciója szerint érdekelt lehet az adott portfólió egy előre meghatározott értéket meghaladó jövőbeni veszteségének a valószínűsége. Ez magában foglalja az összes lehetséges elemzését
olyan eszközpárosítások, amelyek alapértelmezés szerint működhetnek, vagy nagyszámú hagyományos minta egy olyan Monte Carlo-szimulációban, amely nagy számítási teljesítményt igényel a futtatáshoz. Ezt a Quantum Computerben nagymértékben fel lehetne gyorsítani a rajtuk alapuló algoritmusokkal
Kvantum amplitúdó becslés. Az amplitúdóbecslés egy kvantum algoritmus, amely egy ismeretlen paraméter becslésére szolgál, amely időben gyorsabban futhat a klasszikus Monte Carlo-algoritmushoz képest. A kvantum ereje
számával arányosan exponenciálisan növekszik a számítógép
qubit összekapcsolva. Ez az egyik oka annak, hogy a kvantumszámítógépek végül felülmúlhatják a klasszikus számítógépeket a kockázatelemzésben nagy mennyiségű adattal.

Hitelkockázat-kezelés

A pénzügyi intézmények számára kulcsfontosságú, hogy felmérjék hitelfelvevőik hitelkockázatát a gazdasági tőkeszükséglet (ECR) teljesítése érdekében. A pénzkölcsönzésre szakosodott pénzügyi intézmények, amelyeket ebben az összefüggésben hitelezőknek nevezünk, értékelik a
a hitel kockázata a jóváhagyás előtt. A hitelezők úgy értékelik a kockázatot, hogy meghatározzák, hogy a hitelfelvevő valószínűleg elmulasztja-e a fizetést. A hitelezők felmérik a hitelfelvevő jelenlegi pénzügyi helyzetét, pénzügyi múltját, fedezetét és egyéb kritériumokat annak meghatározásához, hogy mekkora a hitelkockázat
kölcsönük lesz. A klasszikus kockázatszámítási módszereket az óvatosabb és kockázatkerülőbb hitelezők részesítik előnyben. Ezek a klasszikus módszerek azonban merevek, és csak korlátozott számú rögzített paraméterrel adnak eredményt. 360 fokos kilátással
A teljes hitelfelvevői csoportban a hitelező kockázatának csökkentése új demográfiai rétegeket nyithat meg a hitelezés számára, miközben a kockázati küszöböt alacsonyan tartja. Ez végül nagy számítási teljesítményt igényel a barrows hitelkockázatának és kölcsönének kiszámításához. Ellentétben a klasszikus Monte
Carlo szimuláció, a Kvantum amplitúdó becslés A modell minimális többletköltséggel és közel valós időben képes megbecsülni a feltételes kockázatot. Ennek az algoritmusnak a sikerének valószínűsége lehet
gyorsan megnőtt a becslés többszöri megismétlésével, ami elősegíti a nagyobb pontosság elérését.

Devizakockázat-kezelés 

Az ingadozó árfolyamok pénzügyi hatásának kockázatát devizaárfolyam-kockázatnak vagy árfolyamkockázatnak nevezik. Az árfolyamkockázat azokat a nem pénzügyi vállalkozásokat is érinti, amelyeknek külföldi pénznemben vannak követelései vagy kötelezettségei. A kockáztatott érték az
a pénzügyi tartalék kiszámításához és követeléseinek vagy kötelezettségeinek biztosításához. A Monte Carlo szimuláció egy egyszerű, könnyen megvalósítható és rugalmas, hogy különböző feltételezéseket tegyen a vállalat árfolyamkockázatának előrejelzéséhez. Azonban a kvantumszámítógépek
hatékonyan tud megoldani néhány devizatartalék kezeléssel kapcsolatos feladatot, mint például a kockázatmérés a Quantum Amplitude Estimation modell segítségével. A klasszikus számítógépekhez képest a kvantumszámítógépek hajlamosabbak a hibákra. Ennek a nehézségnek a megoldására a folyamat
több ezer alkalommal megismétlődik, és az eredményt az összes eredmény átlagaként számítják ki. A modell különböző valószínűségi változókkal való futtatása javíthatja a várható kockázati érték pontosságát.

Jövő előre

A Monte Carlo teljesítményének javítására szolgáló hagyományos megközelítések a fontossági mintavételen alapulnak. A probléma azonban általában továbbra is nehéz a valós idejű megoldáshoz szükséges számítási teljesítmény tekintetében. Emiatt a kvantumalgoritmusnak lehetősége van arra
a hatékonyság növelése a pénzügyi kockázatértékelés területén különösen meggyőző. Elméletileg az éjszakai számítások lerövidíthetők rövidebb időkeretre, ami lehetővé teszi a kockázat közel valós idejű értékelését. A pénzintézetek képesek lennének
reagálni a változó piaci körülményekre, és gyorsabban kihasználni a kereskedési lehetőségeket egy ilyen közel valós idejű elemzéssel. A bankok elsősorban Monte Carlo szimulációt alkalmaznak olyan összetett modellekhez, amelyek figyelembe vehetik a kockázatelemzés változóinak bizonytalanságát.
A fent említett érvek arra ösztönöznek bennünket, hogy vegyük figyelembe a kvantumalgoritmikus modelleket. Nem állíthatjuk, hogy a kvantumalgoritmusok felülmúlják a klasszikus algoritmusokat a számítási időre vonatkozó becslési hiba aszimptotikus tendenciája miatt. Azonban,
úgy gondoljuk, hogy a kvantumhiba-korrekció, amely kvantumszámítást használ a kvantumállapotok hibák elleni védelmére, potenciális megoldást jelenthet a zajproblémára, és a kvantumamplitúdó-becslés felülmúlja a hagyományos Monte Carlo-szimulációkat.
legyőzni ezeket a hibákat. Ezért a gyorsított kvantumgyorsítás ígérete rendkívül vonzóvá teszi, hogy az elsők között legyünk, ahol valódi, gyakorlati kvantumhasznot tapasztalhatunk.