Accelera la gestione del rischio nei mercati dei capitali utilizzando l'analisi quantistica del rischio (Karthikeyan Rengasamy)

La volatilità dei mercati azionari è comunemente associata al rischio di investimento. Tuttavia, se il rischio viene gestito in modo efficace, può anche generare solidi rendimenti per gli investitori. I gestori degli investimenti e gli investitori riconoscono di dover considerare fattori diversi da
il tasso di rendimento atteso per una migliore previsione e processo decisionale. Il processo decisionale è pieno di incertezza, con numerose possibilità e probabilità che includono un’ampia gamma di vantaggi e rischi. C’è un modo per aiutare gli investimenti
manager e investitori nel prendere decisioni fornendo loro una valutazione realistica dei rischi connessi. Il metodo Monte Carlo, noto anche come simulazione Monte Carlo, fornisce un migliore processo decisionale in situazioni incerte permettendoci di visualizzare
tutti i risultati della nostra scelta e valutando il rischio associato. Sarebbe prudente considerare la simulazione Monte Carlo ogni volta che ci sono un numero significativo di incertezze. In caso contrario, le previsioni potrebbero essere notevolmente errate, influenzando negativamente le decisioni.
Di solito, questo metodo cercherà di campionare in linea con la distribuzione di probabilità che illustra i possibili risultati di un evento. I campioni indipendenti prodotti dalla simulazione Monte Carlo potrebbero non essere appropriati per tutti i problemi. Inoltre, il calcolo
i requisiti della simulazione Monte Carlo sono l’argomento più convincente contro di essa. Molti casi d’uso del mercato dei capitali che attualmente vengono risolti utilizzando la simulazione Monte Carlo, come l’analisi del rischio e la determinazione del prezzo delle opzioni, hanno il potenziale per essere risolti più rapidamente nel tempo
dagli algoritmi quantistici.

Simulazione Monte Carlo e algoritmo quantistico per la gestione del rischio

Il metodo Monte Carlo viene utilizzato per esplorare lo spazio di probabilità di un singolo evento o di una sequenza di eventi correlati. Nei mercati dei capitali, il valore a rischio (VaR – quantifica l'entità delle potenziali perdite finanziarie in un periodo specifico) e il valore condizionale
a rischio (CVaR-Quantifica le perdite attese che si verificano oltre il breakpoint del VaR) di un portafoglio può essere determinato utilizzando la simulazione Monte Carlo. Ciò aiuta a prevedere lo scenario peggiore per il calcolo del rischio dato un intervallo di confidenza su un dato
orizzonte temporale. Tuttavia, l’esecuzione di questi modelli su una quantità significativa di dati in varie dimensioni può essere computazionalmente costosa. Inoltre, potrebbe andare oltre le capacità dei computer classici di oggi. Qui parleremo di come l'algoritmo quantistico su a
Il computer quantistico può gestire il rischio del portafoglio azionario, il rischio di credito e il rischio valutario in modo più efficace rispetto alla simulazione Monte Carlo su un computer classico.

Gestione del rischio del portafoglio azionario

Secondo la definizione delle misure Value at Risk e Value at Risk condizionale, può essere interessato a valutare la probabilità di avere una perdita futura del portafoglio dato che superi un valore predeterminato. Ciò comporta l'analisi di tutto il possibile
accoppiamenti di asset che potrebbero risultare inadempienti o un gran numero di campioni convenzionali in una simulazione Monte Carlo che richiede un'elevata potenza di calcolo per essere eseguita. Ciò potrebbe essere notevolmente accelerato nel computer quantistico da algoritmi basati su
Stima dell'ampiezza quantistica. La stima dell'ampiezza è un algoritmo quantistico utilizzato per stimare un parametro sconosciuto che può essere eseguito più velocemente nel tempo rispetto al classico algoritmo Monte Carlo. La potenza di un quanto
computer cresce esponenzialmente in proporzione al numero di
qubit collegati insieme. Questo è uno dei motivi per cui i computer quantistici potrebbero eventualmente sovraperformare i computer classici nell’analisi del rischio con elevati volumi di dati.

Gestione del rischio di credito

È fondamentale per le istituzioni finanziarie valutare il rischio di credito dei propri mutuatari al fine di soddisfare il requisito di capitale economico (ECR). Gli istituti finanziari specializzati nel prestito di denaro, denominati in questo contesto prestatori, valutano il
rischio di un prestito prima dell'approvazione. I finanziatori valutano il rischio determinando se è probabile che il mutuatario manchi i pagamenti. I finanziatori valutano la posizione finanziaria attuale del mutuatario, la storia finanziaria, le garanzie collaterali e altri criteri per determinare il livello di rischio di credito
il loro prestito sarà. I metodi classici di calcolo del rischio sono preferiti dagli istituti di credito più cauti e avversi al rischio. Tuttavia, questi metodi classici sono rigidi e producono risultati con solo un numero limitato di parametri fissi. Avere una visione a 360 gradi
del rischio del prestatore nell’intero gruppo di mutuatari può aprire nuovi dati demografici per i prestiti mantenendo bassa la soglia di rischio. Ciò alla fine richiede un'elevata potenza di calcolo per calcolare il rischio di credito del barrower e il suo prestito. A differenza del classico Monte
Carlo Simulazione, il Stima dell'ampiezza quantistica Il modello può stimare il valore a rischio condizionale con un costo aggiuntivo minimo e quasi in tempo reale. La probabilità di successo di questo algoritmo può essere
aumenta rapidamente ripetendo la stima più volte, il che aiuta a ottenere una maggiore precisione.

Gestione del rischio valutario 

Il rischio di impatto finanziario derivante dalla fluttuazione dei tassi di cambio è noto come rischio di cambio o rischio di cambio. Il rischio valutario colpisce anche le imprese non finanziarie che hanno crediti o passività in valuta estera. Il valore a rischio è l'essere
utilizzato per calcolare la riserva finanziaria e per garantire i propri crediti o passività. La simulazione Monte Carlo è un metodo semplice, facile da implementare e flessibile per formulare diverse ipotesi per la previsione del rischio valutario di un'impresa. Tuttavia, i computer quantistici
può risolvere in modo efficiente alcuni compiti relativi alla gestione delle riserve valutarie, come la misurazione del rischio utilizzando il modello di stima dell'ampiezza quantistica. Rispetto ai computer classici, i computer quantistici sono più soggetti a errori. Per affrontare questa difficoltà, il processo
viene ripetuto diverse migliaia di volte e il risultato viene calcolato come media di tutti i risultati. L'esecuzione del modello con varie variabili casuali può migliorare l'accuratezza del valore a rischio atteso.

Futuro futuro

Gli approcci tradizionali per migliorare le prestazioni Monte Carlo si basano sul campionamento per importanza. Tuttavia, il problema rimane solitamente difficile in termini di potenza di calcolo necessaria per risolverlo in tempo reale. Per questo motivo, il potenziale dell'algoritmo quantistico
aumentare l’efficienza nel campo della valutazione del rischio finanziario è particolarmente avvincente. In teoria, i calcoli notturni potrebbero essere ridotti a un intervallo di tempo più breve, consentendo una valutazione del rischio più vicina al tempo reale. Le istituzioni finanziarie sarebbero in grado di farlo
rispondere alle mutevoli circostanze del mercato e sfruttare le opportunità di trading più rapidamente con tale analisi quasi in tempo reale. Le banche utilizzano principalmente la simulazione Monte Carlo per modelli complessi che possono tenere conto dell’incertezza nelle variabili di un’analisi del rischio.
Gli argomenti sopra menzionati ci incoraggiano a considerare i modelli algoritmici quantistici. Non possiamo affermare che gli algoritmi quantistici siano superiori agli algoritmi classici a causa della tendenza asintotica dell'errore di stima rispetto al tempo di calcolo. Tuttavia,
anticipiamo che la correzione dell'errore quantistico, che utilizza il calcolo quantistico per proteggere gli stati quantistici dagli errori, è una potenziale soluzione al problema del rumore e che la stima dell'ampiezza quantistica sarà superiore alle simulazioni Monte Carlo convenzionali mediante
superare questi errori. Pertanto, la promessa di un’accelerazione quantistica accelerata rende estremamente interessante essere una delle prime applicazioni a sperimentare un vantaggio quantistico reale e pratico.