תנודתיות בשווקי המניות קשורה בדרך כלל לסיכון השקעה. עם זאת, אם הסיכון מנוהל ביעילות, הוא יכול גם לייצר תשואות מוצקות למשקיעים. מנהלי ההשקעות והמשקיעים מכירים בכך שעליהם לשקול גורמים אחרים מאשר
שיעור התשואה הצפוי לחיזוי וקבלת החלטות טובים יותר. תהליך קבלת ההחלטות מלא באי ודאות, עם אפשרויות והסתברויות רבות הכוללות מגוון רחב של תגמולים וסיכונים. יש דרך לעזור להשקעה
מנהלים ומשקיעים בקבלת החלטות על ידי מתן הערכה ריאלית של הסיכונים הכרוכים בכך. שיטת מונטה קרלו, המכונה גם סימולציית מונטה קרלו, מספקת קבלת החלטות טובה יותר במצבים לא בטוחים בכך שהיא מאפשרת לנו לצפות
כל התוצאות של בחירתנו והערכת הסיכון הקשור. זה יהיה נבון לשקול סימולציית מונטה קרלו בכל פעם שיש מספר משמעותי של אי ודאויות. אם לא, התחזיות עלולות להיעדר משמעותית, ולהשפיע לרעה על ההחלטות.
בדרך כלל, שיטה זו תנסה לדגום בהתאם להתפלגות ההסתברות הממחישה את התוצאות האפשריות של אירוע. ייתכן שדגימות עצמאיות שהופקו על ידי הדמיית מונטה קרלו לא יתאימו לכל הבעיות. כמו כן, החישוב
הדרישות של הדמיית מונטה קרלו הן הטיעון המשכנע ביותר נגדה. מקרי שימוש רבים בשוק ההון שנפתרים כיום באמצעות סימולציית מונטה קרלו, כגון ניתוח סיכונים ותמחור אופציות, הם בעלי פוטנציאל להיפתר מהר יותר בזמן
על ידי אלגוריתמים קוונטיים.
סימולציית מונטה קרלו ואלגוריתם קוונטי לניהול סיכונים
שיטת מונטה קרלו משמשת כדי לחקור את מרחב ההסתברות של אירוע בודד או רצף של אירועים קשורים. בשוקי ההון, הערך בסיכון (VaR - מכמת את גודל ההפסדים הפיננסיים הפוטנציאליים על פני תקופה מסוימת) והערך המותנה
בסיכון (CVaR- מכמת את ההפסדים הצפויים המתרחשים מעבר לנקודת הפריצה של VaR) של תיק ניתן לקבוע באמצעות סימולציית מונטה קרלו. זה מסייע בחיזוי התרחיש הגרוע ביותר לחישוב הסיכון בהינתן רווח סמך על פני נתון
אופק זמן. עם זאת, הפעלת מודלים אלה על כמות משמעותית של נתונים בממדים שונים עלולה להיות יקרה מבחינה חישובית. כמו כן, זה עשוי להיות מעבר ליכולות של המחשבים הקלאסיים של ימינו. כאן, נדבר על איך אלגוריתם קוונטי על a
מחשב קוונטי עשוי לנהל את סיכון תיק המניות, סיכון האשראי וסיכון המטבע בצורה יעילה יותר מאשר הדמיית מונטה קרלו במחשב קלאסי.
ניהול סיכוני תיק מניות
על פי ההגדרה של המדדים Value at Risk ו-Conditional Value at Risk, ייתכן שיהיה מעוניין להעריך את הסבירות להפסד עתידי של התיק הנתון העולה על ערך שנקבע מראש. זה כרוך בניתוח כל האפשרי
זיווגי נכסים שיכולים כברירת מחדל או מספר רב של דגימות קונבנציונליות בסימולציית מונטה קרלו הדורשת כוח מחשוב גבוה כדי לפעול. זה יכול להיות מזורז מאוד ב-Quantum Computer על ידי אלגוריתמים המבוססים על
הערכת משרעת קוונטית. הערכת משרעת היא אלגוריתם קוונטי המשמש להערכת פרמטר לא ידוע שיכול לפעול מהר יותר בזמן על פני אלגוריתם מונטה קרלו הקלאסי. כוחו של קוונטי
המחשב גדל באופן אקספוננציאלי ביחס למספר של
קווביטים מקושרים יחד. זו אחת הסיבות לכך שמחשבים קוונטיים עשויים בסופו של דבר לעלות על מחשבים קלאסיים בניתוח סיכונים עם נפח נתונים גבוה.
ניהול סיכוני אשראי
זה קריטי למוסדות פיננסיים להעריך את סיכון האשראי של הלווים שלהם כדי לעמוד בדרישת ההון הכלכלי (ECR). מוסדות פיננסיים המתמחים בהלוואות כספים, המכונים בהקשר זה מלווים, מעריכים את
סיכון הלוואה לפני אישור. המלווים מעריכים את הסיכון על ידי קביעה אם הלווה צפוי להחמיץ תשלומים. המלווים מעריכים את מצבו הפיננסי הנוכחי של הלווה, ההיסטוריה הפיננסית, הביטחונות וקריטריונים אחרים כדי לקבוע כמה סיכון אשראי
ההלוואה שלהם תהיה. שיטות קלאסיות לחישוב סיכון מועדפות על ידי מלווים שהם זהירים יותר ושונאי סיכון. עם זאת, שיטות קלאסיות אלו נוקשות ומניבות תוצאות עם מספר מוגבל של פרמטרים קבועים בלבד. בעל נוף של 360 מעלות
מהסיכון של המלווה על פני כל קבוצת הלווים יכול לפתוח נתונים דמוגרפיים חדשים להלוואות תוך שמירה על סף הסיכון נמוך. זה מצריך בסופו של דבר כוח מחשוב גבוה כדי לחשב את סיכון האשראי של המחסום וההלוואה שלהם. בניגוד למונטה הקלאסי
קרלו סימולציה, ה הערכת משרעת קוונטית המודל יכול להעריך את הערך המותנה בסיכון עם תקורה מינימלית נוספת וכמעט בזמן אמת. הסתברות ההצלחה של אלגוריתם זה יכולה להיות
גדל במהירות על ידי חזרה על ההערכה מספר פעמים, מה שמסייע בהשגת דיוק גבוה יותר.
ניהול סיכוני מטבע
הסיכון להשפעה פיננסית משערי חליפין משתנה ידוע כסיכון מט"ח או סיכון שער חליפין. סיכון מטבע משפיע גם על מפעלים לא פיננסיים שיש להם חייבים או התחייבויות במטבע חוץ. הערך בסיכון הוא להיות
משמש לחישוב הרזרבה הפיננסית ולהבטחת חובותיה או התחייבויותיה. סימולציית מונטה קרלו היא פשוטה, קלה ליישום וגמישה להנחת הנחות שונות לחיזוי סיכון המטבע של הארגון. עם זאת, מחשבים קוונטיים
יכול לפתור ביעילות כמה משימות הקשורות לניהול עתודות FX, כגון מדידת סיכונים באמצעות מודל הערכת משרעת קוונטית. בהשוואה למחשבים קלאסיים, מחשבים קוונטיים מועדים יותר לשגיאות. כדי להתמודד עם הקושי הזה, התהליך
חוזר על עצמו כמה אלפי פעמים והתוצאה מחושבת כממוצע של כל התוצאות. הפעלת המודל עם משתנים אקראיים שונים יכולה לשפר את הדיוק של ה- Value at Risk הצפוי.
קדימה עתיד
גישות מסורתיות לשיפור ביצועי מונטה קרלו מסתמכות על דגימת חשיבות. עם זאת, הבעיה נשארת בדרך כלל קשה מבחינת כוח המחשוב הדרוש כדי לפתור אותה בזמן אמת. בגלל זה, הפוטנציאל של האלגוריתם הקוונטי ל
הגברת היעילות בתחום הערכת סיכונים פיננסיים היא משכנעת במיוחד. בתיאוריה, חישובי לילה עשויים להתקצר למסגרת זמן קצרה יותר, מה שמאפשר הערכת סיכון קרובה יותר בזמן אמת. המוסדות הפיננסיים יוכלו לעשות זאת
להגיב לנסיבות השוק המשתנות ולנצל הזדמנויות מסחר מהר יותר עם ניתוח כמעט בזמן אמת שכזה. בנקים משתמשים בעיקר בסימולציית מונטה קרלו עבור מודלים מורכבים שיכולים להסביר את אי הוודאות במשתנים של ניתוח סיכונים.
הטיעונים שהוזכרו לעיל מעודדים אותנו לשקול את המודלים האלגוריתמיים הקוונטיים. איננו יכולים לטעון שאלגוריתמים קוונטיים עדיפים על אלגוריתמים קלאסיים בגלל הנטייה האסימפטוטית של טעות הערכה ביחס לזמן החישוב. למרות זאת,
אנו צופים שתיקון שגיאות קוונטיות, המשתמש בחישוב קוונטי כדי להגן על מצבי קוונטיים מפני שגיאות, הוא פתרון פוטנציאלי לבעיית הרעש, ואומדן המשרעת הקוונטית תהיה עדיפה על הדמיות קונבנציונליות של מונטה קרלו על ידי
להתגבר על השגיאות הללו. לכן, ההבטחה להאצה קוונטית מואצת הופכת את זה למושך ביותר להיות אחד היישומים הראשונים שחוו תועלת קוונטית אמיתית ומעשית.
