Acelere o gerenciamento de risco no mercado de capitais usando a análise de risco quântico (Karthikeyan Rengasamy)

A volatilidade dos mercados de ações está comumente associada ao risco de investimento. No entanto, se o risco for gerido de forma eficaz, também pode gerar retornos sólidos para os investidores. Os gestores de investimentos e investidores reconhecem que devem considerar outros fatores além
a taxa de retorno esperada para uma melhor previsão e tomada de decisão. O processo de tomada de decisão está repleto de incertezas, com inúmeras possibilidades e probabilidades que incluem uma ampla gama de recompensas e riscos. Existe uma maneira de ajudar o investimento
gestores e investidores na tomada de decisões, fornecendo-lhes uma avaliação realista dos riscos envolvidos. O Método Monte Carlo, também conhecido como simulação de Monte Carlo, proporciona uma melhor tomada de decisão em situações incertas, permitindo-nos visualizar
todos os resultados da nossa escolha e avaliando o risco associado. Seria prudente considerar a simulação de Monte Carlo sempre que houvesse um número significativo de incertezas. Caso contrário, as previsões podem estar significativamente erradas, influenciando negativamente as decisões.
Normalmente, este método tentará amostrar de acordo com a distribuição de probabilidade que ilustra os possíveis resultados de um evento. Amostras independentes produzidas pela simulação de Monte Carlo podem não ser apropriadas para todos os problemas. Além disso, o cálculo
os requisitos da simulação de Monte Carlo são o argumento mais convincente contra ela. Muitos casos de uso do mercado de capitais que são atualmente resolvidos através da simulação de Monte Carlo, como análise de risco e precificação de opções, têm potencial para serem resolvidos mais rapidamente no tempo
por Algoritmos Quânticos.

Simulação de Monte Carlo e Algoritmo Quântico para Gestão de Riscos

O método de Monte Carlo é usado para explorar o espaço de probabilidade de um único evento ou de uma sequência de eventos relacionados. No Mercado de Capitais, o Valor em Risco (VaR – Quantifica a magnitude das perdas financeiras potenciais durante um período específico) e o Valor Condicional
em risco (CVaR- quantifica as perdas esperadas que ocorrem além do ponto de ruptura do VaR) de uma carteira pode ser determinado usando a simulação de Monte Carlo. Isto ajuda a prever o pior cenário para calcular o risco dado um intervalo de confiança ao longo de um determinado
Horizonte temporal. No entanto, executar esses modelos em uma quantidade significativa de dados em várias dimensões pode ser caro do ponto de vista computacional. Além disso, pode estar além das capacidades dos computadores clássicos de hoje. Aqui, falaremos sobre como o algoritmo quântico em um
O computador quântico pode gerenciar o risco do portfólio de ações, o risco de crédito e o risco cambial de forma mais eficaz do que a simulação de Monte Carlo em um computador clássico.

Gestão de risco de portfólio de ações

De acordo com a definição das medidas Valor em Risco e Valor em Risco Condicional, pode-se estar interessado em avaliar a probabilidade de haver uma perda futura de uma determinada carteira que exceda um valor pré-determinado. Isto implica analisar todas as possíveis
pares de ativos que podem ser inadimplentes ou um grande número de amostras convencionais em uma simulação de Monte Carlo que requer alto poder computacional para ser executada. Isso poderia ser bastante acelerado no Computador Quântico por algoritmos baseados em
Estimativa de amplitude quântica. A estimativa de amplitude é um algoritmo quântico usado para estimar um parâmetro desconhecido que pode ser executado mais rápido no tempo em relação ao algoritmo clássico de Monte Carlo. O poder de um quantum
computador cresce exponencialmente em proporção ao número de
qubits ligados em conjunto. Esta é uma das razões pelas quais os computadores quânticos podem eventualmente superar os computadores clássicos na análise de risco com elevado volume de dados.

Gestão de risco de crédito

É fundamental que as instituições financeiras avaliem o risco de crédito dos seus mutuários, a fim de cumprir o Requisito de Capital Económico (ECR). As instituições financeiras especializadas em emprestar dinheiro, denominadas neste contexto como Mutuantes, avaliam o
risco de um empréstimo antes de aprová-lo. Os credores avaliam o risco determinando se o mutuário provavelmente perderá os pagamentos. Os credores avaliam a posição financeira atual, o histórico financeiro, as garantias e outros critérios do mutuário para determinar o quanto de risco de crédito
seu empréstimo será. Os métodos clássicos de cálculo de risco são preferidos por credores mais cautelosos e avessos ao risco. No entanto, estes métodos clássicos são rígidos e produzem resultados apenas com um número limitado de parâmetros fixos. Ter uma visão de 360 ​​graus
A redução do risco do credor em todo o grupo de mutuários pode abrir novos dados demográficos para empréstimos, mantendo ao mesmo tempo o limiar de risco baixo. Isso eventualmente requer alto poder computacional para calcular o risco de crédito do investidor e seu empréstimo. Ao contrário do clássico Monte
Carlo Simulação, o Estimativa de amplitude quântica O modelo pode estimar o valor condicional em risco com sobrecarga adicional mínima e quase em tempo real. A probabilidade de sucesso deste algoritmo pode ser
aumentou rapidamente repetindo a estimativa várias vezes, o que ajuda a obter maior precisão.

Gerenciamento de risco cambial 

O risco de impacto financeiro das taxas de câmbio flutuantes é conhecido como risco cambial ou risco cambial. O risco cambial também afeta empresas não financeiras que possuem contas a receber ou passivos em moeda estrangeira. O valor em risco está sendo
utilizado para calcular a reserva financeira e garantir seus recebíveis ou passivos. A simulação de Monte Carlo é simples, fácil de implementar e flexível para fazer diferentes suposições para prever o risco cambial de uma empresa. No entanto, os computadores quânticos
pode resolver com eficiência algumas tarefas relacionadas ao gerenciamento de reservas cambiais, como medição de risco usando o modelo Quantum Amplitude Estimation. Comparados aos computadores clássicos, os computadores quânticos são mais propensos a erros. Para resolver esta dificuldade, o processo
é repetido vários milhares de vezes e o resultado é calculado como a média de todos os resultados. A execução do modelo com diversas variáveis ​​aleatórias pode melhorar a precisão do Valor em Risco esperado.

Futuro para a frente

As abordagens tradicionais para melhorar o desempenho de Monte Carlo baseiam-se na amostragem por importância. No entanto, o problema geralmente permanece difícil em termos do poder computacional necessário para resolvê-lo em tempo real. Por causa disso, o potencial do algoritmo quântico para
aumentar a eficiência no domínio da avaliação do risco financeiro é particularmente convincente. Em teoria, os cálculos noturnos podem ser reduzidos para um período de tempo mais curto, permitindo uma avaliação do risco mais próxima do tempo real. As instituições financeiras seriam capazes de
responda às mudanças nas circunstâncias do mercado e aproveite as oportunidades de negociação mais rapidamente com essa análise quase em tempo real. Os bancos utilizam principalmente a simulação de Monte Carlo para modelos complexos que podem levar em conta a incerteza nas variáveis ​​de uma análise de risco.
Os argumentos acima mencionados nos encorajam a considerar os modelos algorítmicos quânticos. Não podemos afirmar que os algoritmos quânticos sejam superiores aos algoritmos clássicos devido à tendência assintótica do erro de estimativa em relação ao tempo de cálculo. No entanto,
prevemos que a correção quântica de erros, que usa computação quântica para proteger estados quânticos de erros, é uma solução potencial para o problema do ruído, e a estimativa de amplitude quântica será superior às simulações convencionais de Monte Carlo por
superar esses erros. Portanto, a promessa de uma aceleração quântica acelerada torna extremamente atraente ser uma das primeiras aplicações a experimentar um benefício quântico verdadeiro e prático.