株式市場のボラティリティは、一般的に投資リスクと関連付けられています。 ただし、リスクが効果的に管理されていれば、投資家に確実なリターンをもたらすこともできます。 投資マネージャーと投資家は、以下の要因以外の要因を考慮しなければならないことを認識しています。
より良い予測と意思決定のための期待収益率。 意思決定プロセスは不確実性に満ちており、さまざまな報酬とリスクを含む多数の可能性と可能性があります。 投資を支援する方法がある
関連するリスクの現実的な評価を提供することにより、マネージャーと投資家が意思決定を行う際に役立ちます。 モンテカルロ シミュレーションとも呼ばれるモンテカルロ法では、
私たちが選択したすべての結果と、関連するリスクの評価。 かなりの数の不確実性がある場合は常に、モンテカルロ シミュレーションを検討することが賢明です。 そうでない場合、予測が大幅に外れ、決定に悪影響を与える可能性があります。
通常、このメソッドは、イベントの起こり得る結果を示す確率分布に従ってサンプリングを試みます。 モンテカルロ シミュレーションによって生成された独立したサンプルは、すべての問題に適しているとは限りません。 また、計算上の
モンテカルロ シミュレーションの要件は、それに対する最も説得力のある議論です。 リスク分析やオプションの価格設定など、現在モンテカルロ シミュレーションを使用して解決されている多くの資本市場のユース ケースは、より迅速に解決される可能性があります。
量子アルゴリズムによる。
リスク管理のためのモンテカルロ シミュレーションと量子アルゴリズム
モンテカルロ法は、単一のイベントまたは一連の関連イベントの確率空間を探索するために使用されます。 資本市場では、バリュー アット リスク (VaR – 特定の期間における潜在的な経済的損失の大きさを定量化する) と条件付き価値
ポートフォリオのアット リスク (CVaR - VaR ブレークポイントを超えて発生する予想損失を定量化) は、モンテカルロ シミュレーションを使用して決定できます。 これは、特定の信頼区間で与えられたリスクを計算するための最悪のシナリオを予測するのに役立ちます。
時間軸。 ただし、さまざまな次元の大量のデータに対してこれらのモデルを実行すると、計算コストが高くなる可能性があります。 また、今日の古典的なコンピューターの能力を超えている可能性があります。 ここでは、量子アルゴリズムが
量子コンピューターは、古典的なコンピューターでのモンテカルロ シミュレーションよりも効率的に株式ポートフォリオ リスク、信用リスク、および通貨リスクを管理できます。
株式ポートフォリオのリスク管理
バリュー アット リスクおよび条件付きバリュー アット リスク測定の定義によれば、特定のポートフォリオの将来の損失が所定の値を超える可能性を評価することに関心があるかもしれません。 これには、可能なすべての分析が必要です
実行に高い計算能力を必要とするモンテカルロ シミュレーションで、デフォルトの可能性があるアセット ペアリングまたは多数の従来のサンプル。 これは、以下に基づくアルゴリズムによって、量子コンピューターで大幅に高速化される可能性があります。
量子振幅推定. 振幅推定は、古典的なモンテカルロ アルゴリズムよりも高速に実行できる未知のパラメーターを推定するために使用される量子アルゴリズムです。 量子の力
コンピュータは、その数に比例して指数関数的に成長します。
キュビット 一緒にリンクされています。 これは、大量のデータを使用したリスク分析において、最終的に量子コンピューターが従来のコンピューターよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性がある理由の XNUMX つです。
信用リスク管理
経済資本要件 (ECR) を満たすためには、金融機関が借り手の信用リスクを評価することが重要です。 このコンテキストで貸し手と呼ばれる、お金の貸し出しを専門とする金融機関は、
承認前のローンのリスク。 貸し手は、借り手が支払いを怠る可能性があるかどうかを判断することにより、リスクを評価します。 貸し手は、借り手の現在の財政状態、財務履歴、担保、およびその他の基準を評価して、どの程度の信用リスクがあるかを判断します。
彼らのローンになります。 リスク計算の古典的な方法は、より慎重でリスクを嫌う貸し手によって好まれます。 ただし、これらの従来の方法は厳格であり、限られた数の固定パラメーターのみで結果を生成します。 360 度のビューを持つ
借り手グループ全体にわたる貸し手のリスクの割合は、リスクのしきい値を低く保ちながら、貸し出しのための新しい人口統計を開くことができます。 これには、最終的に、手押し車の信用リスクとそのローンを計算するための高い計算能力が必要になります。 古典的なモンテとは異なり
カルロ・シミュレーション 量子振幅推定 モデルは、追加のオーバーヘッドを最小限に抑え、ほぼリアルタイムで条件付バリュー アット リスクを推定できます。 このアルゴリズムの成功確率は
推定を複数回繰り返すことで迅速に増加し、より高い精度を達成するのに役立ちます。
通貨リスク管理
為替レートの変動による財務上の影響のリスクは、外国為替リスクまたは為替レート リスクとして知られています。 通貨リスクは、外貨建ての売掛金または負債を持つ非金融企業にも影響を与えます。 バリュー アット リスクは
財務準備金を計算し、その債権または負債を確保するために使用されます。 モンテカルロ シミュレーションは、企業の通貨リスクを予測するためのさまざまな仮定を行うためのシンプルで実装が容易で、柔軟です。 しかし、量子コンピュータ
量子振幅推定モデルを使用したリスク測定など、外貨準備管理に関連するいくつかのタスクを効率的に解決できます。 古典的なコンピューターと比較して、量子コンピューターはエラーが発生しやすい傾向にあります。 この困難に対処するためのプロセスは、
数千回繰り返され、結果はすべての結果の平均として計算されます。 さまざまな確率変数を使用してモデルを実行すると、期待されるバリュー アット リスクの精度を向上させることができます。
今後の展望
モンテカルロのパフォーマンスを向上させる従来のアプローチは、重要度のサンプリングに依存しています。 ただし、この問題は、リアルタイムで解決するために必要な計算能力の点で、依然として困難なままです。 このため、量子アルゴリズムの可能性は
金融リスク評価の分野における効率の向上は、特に魅力的です。 理論的には、夜間の計算はより短い時間枠に短縮される可能性があり、よりリアルタイムに近いリスク評価が可能になります。 金融機関は、
このようなほぼリアルタイムの分析により、変化する市場状況に対応し、取引機会をより迅速に活用できます。 銀行は主に、リスク分析の変数の不確実性を説明できる複雑なモデルにモンテカルロ シミュレーションを利用します。
前述の議論は、量子アルゴリズムモデルを検討することを奨励しています。 計算時間に対する推定誤差の漸近傾向のため、量子アルゴリズムが古典アルゴリズムよりも優れているとは言えません。 でも、
量子計算を使用して量子状態をエラーから保護する量子エラー訂正は、ノイズ問題に対する潜在的な解決策であり、量子振幅推定は、従来のモンテカルロシミュレーションよりも優れていると予想されます。
これらのエラーを克服します。 したがって、加速された量子スピードアップの約束は、真の実用的な量子の利点を経験する最初のアプリケーションのXNUMXつになることを非常に魅力的にします.
