주식 시장의 변동성은 일반적으로 투자 위험과 관련이 있습니다. 그러나 위험이 효과적으로 관리된다면 투자자들에게도 견고한 수익을 창출할 수 있습니다. 투자 관리자와 투자자는 다음 이외의 요소를 고려해야 함을 인정합니다.
더 나은 예측과 의사 결정을 위한 기대 수익률. 의사 결정 과정은 다양한 보상과 위험을 포함하는 수많은 가능성과 가능성과 함께 불확실성으로 가득 차 있습니다. 투자에 도움이 되는 방법이 있습니다
관리자와 투자자는 관련된 위험에 대한 현실적인 평가를 제공하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 몬테카를로 시뮬레이션이라고도 하는 몬테카를로 방법은
우리가 선택한 모든 결과와 관련된 위험 평가. 상당한 수의 불확실성이 있을 때마다 Monte Carlo 시뮬레이션을 고려하는 것이 현명합니다. 그렇지 않으면 예측이 크게 빗나가 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
일반적으로 이 방법은 이벤트의 가능한 결과를 나타내는 확률 분포에 따라 샘플링을 시도합니다. Monte Carlo 시뮬레이션으로 생성된 독립적인 표본은 모든 문제에 적합하지 않을 수 있습니다. 또한, 전산
Monte Carlo 시뮬레이션의 요구 사항은 이에 대한 가장 강력한 주장입니다. 위험 분석 및 옵션 가격 책정과 같이 현재 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 해결되는 많은 자본 시장 사용 사례는 더 빨리 해결될 가능성이 있습니다.
양자 알고리즘에 의해.
위험 관리를 위한 몬테카를로 시뮬레이션 및 양자 알고리즘
Monte Carlo 방법은 단일 이벤트 또는 관련 이벤트 시퀀스의 확률 공간을 탐색하는 데 사용됩니다. 자본 시장에서 위험 가치(VaR – 특정 기간 동안의 잠재적 재무 손실의 규모를 수량화) 및 조건부 가치
포트폴리오의 위험(CVaR - VaR 중단점을 넘어 발생하는 예상 손실을 수량화)은 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 결정할 수 있습니다. 이는 주어진 신뢰 구간에서 주어진 위험을 계산하기 위한 최악의 시나리오를 예측하는 데 도움이 됩니다.
시간 지평선. 그러나 다양한 차원의 상당한 양의 데이터에 대해 이러한 모델을 실행하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 오늘날의 고전적인 컴퓨터의 능력을 넘어설 수도 있습니다. 여기서는 양자 알고리즘이
양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터에서 몬테카를로 시뮬레이션보다 더 효과적으로 주식 포트폴리오 위험, 신용 위험 및 통화 위험을 관리할 수 있습니다.
주식 포트폴리오 리스크 관리
위험 가치 및 조건부 위험 가치 측정의 정의에 따르면, 미리 결정된 가치를 초과하는 주어진 포트폴리오의 미래 손실 가능성을 평가하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 이것은 가능한 모든 분석을 수반합니다
실행하려면 높은 컴퓨팅 성능이 필요한 몬테카를로 시뮬레이션에서 기본값이 될 수 있는 자산 쌍 또는 다수의 기존 샘플. 이것은 양자 컴퓨터에서 다음을 기반으로 한 알고리즘에 의해 크게 빨라질 수 있습니다.
양자 진폭 추정. 진폭 추정은 고전적인 몬테카를로 알고리즘보다 더 빠르게 실행할 수 있는 알려지지 않은 매개변수를 추정하는 데 사용되는 양자 알고리즘입니다. 양자의 힘
컴퓨터는 숫자에 비례하여 기하급수적으로 성장합니다.
큐 비트 함께 연결되었습니다. 이것이 양자 컴퓨터가 대용량 데이터의 위험 분석에서 궁극적으로 기존 컴퓨터를 능가할 수 있는 이유 중 하나입니다.
신용위험관리
금융 기관은 경제적 자본 요건(ECR)을 충족하기 위해 차용인의 신용 위험을 평가하는 것이 중요합니다. 이 맥락에서 대출자라고 하는 자금 대출을 전문으로 하는 금융 기관은 다음을 평가합니다.
승인 전 대출 위험. 대출 기관은 차용인이 지불을 놓칠 가능성이 있는지 판단하여 위험을 평가합니다. 대출 기관은 차용인의 현재 재무 상태, 재무 이력, 담보 및 기타 기준을 평가하여 신용 위험 정도를 결정합니다.
그들의 대출이 될 것입니다. 더 신중하고 위험을 회피하는 대출 기관은 고전적인 위험 계산 방법을 선호합니다. 그러나 이러한 고전적인 방법은 엄격하고 제한된 수의 고정 매개변수만으로 결과를 생성합니다. 360도 시야 확보
전체 차용자 그룹에 대한 대주 위험의 XNUMX%는 위험 임계값을 낮게 유지하면서 대출을 위한 새로운 인구 통계를 열 수 있습니다. 이것은 결국 배로우어 신용 위험과 대출을 계산하기 위해 높은 컴퓨팅 성능을 필요로 합니다. 클래식 몬테와 달리
카를로 시뮬레이션, 양자 진폭 추정 모델은 최소한의 추가 오버헤드로 거의 실시간으로 위험에 처한 조건부 값을 추정할 수 있습니다. 이 알고리즘의 성공 확률은
추정을 여러 번 반복하여 빠르게 증가하여 더 높은 정확도를 달성하는 데 도움이 됩니다.
통화 위험 관리
환율 변동으로 인한 재정적 영향의 위험은 환율 위험 또는 환율 위험으로 알려져 있습니다. 환위험은 미수금이나 부채가 외화로 된 비금융기업에도 영향을 미칩니다. 위험에 처한 가치는
금융 준비금을 계산하고 채권이나 부채를 확보하는 데 사용됩니다. Monte Carlo 시뮬레이션은 기업의 통화 위험을 예측하기 위해 다양한 가정을 할 수 있는 간단하고 구현하기 쉬우며 유연합니다. 그러나 양자 컴퓨터
양자 진폭 추정 모델을 사용한 위험 측정과 같은 외환 보유고 관리와 관련된 일부 작업을 효율적으로 해결할 수 있습니다. 기존 컴퓨터에 비해 양자 컴퓨터는 오류가 발생하기 쉽습니다. 이 어려움을 해결하기 위해 프로세스
수천 번을 반복하고 결과는 모든 결과의 평균으로 계산됩니다. 다양한 확률 변수로 모델을 실행하면 예상되는 위험 값의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
앞으로 앞으로
Monte Carlo 성능을 향상시키는 전통적인 접근 방식은 중요도 샘플링에 의존합니다. 그러나 이 문제는 일반적으로 실시간으로 해결하기 위해 필요한 컴퓨팅 성능 측면에서 여전히 어려운 문제로 남아 있습니다. 이 때문에 양자 알고리즘의 잠재력은
재무 위험 평가 분야의 효율성 향상은 특히 매력적입니다. 이론상으로 야간 계산은 더 짧은 시간 프레임으로 단축되어 위험을 보다 실시간에 가깝게 평가할 수 있습니다. 금융기관이 할 수 있는
이러한 실시간에 가까운 분석을 통해 변화하는 시장 상황에 대응하고 거래 기회를 더 빠르게 활용할 수 있습니다. 은행은 주로 위험 분석 변수의 불확실성을 설명할 수 있는 복잡한 모델에 몬테카를로 시뮬레이션을 활용합니다.
앞서 언급한 주장은 양자 알고리즘 모델을 고려하도록 권장합니다. 우리는 계산 시간에 대한 추정 오차의 점근적 경향 때문에 양자 알고리즘이 고전적 알고리즘보다 우수하다고 주장할 수 없습니다. 하지만,
양자 계산을 사용하여 오류로부터 양자 상태를 보호하는 양자 오류 수정은 잡음 문제에 대한 잠재적인 솔루션이며 양자 진폭 추정은 다음과 같은 기존 몬테카를로 시뮬레이션보다 우수할 것으로 예상합니다.
이러한 오류를 극복합니다. 따라서 가속화된 양자 속도 향상에 대한 약속은 진정한 실제 양자 이점을 경험할 수 있는 첫 번째 응용 프로그램 중 하나라는 점에서 매우 매력적입니다.
