ความผันผวนของตลาดหุ้นมักเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงในการลงทุน อย่างไรก็ตาม หากจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก็สามารถสร้างผลตอบแทนที่มั่นคงให้กับนักลงทุนได้เช่นกัน ผู้จัดการการลงทุนและผู้ลงทุนรับทราบว่าต้องคำนึงถึงปัจจัยอื่นนอกเหนือจาก
อัตราผลตอบแทนที่คาดหวังสำหรับการคาดการณ์และการตัดสินใจที่ดีขึ้น กระบวนการตัดสินใจเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน โดยมีความเป็นไปได้และความน่าจะเป็นมากมาย รวมถึงผลตอบแทนและความเสี่ยงที่หลากหลาย มีวิธีช่วยการลงทุน
ผู้จัดการและนักลงทุนในการตัดสินใจโดยจัดให้มีการประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องตามความเป็นจริง วิธีมอนติคาร์โล หรือเรียกอีกอย่างว่าการจำลองมอนติคาร์โล ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นในสถานการณ์ที่ไม่แน่นอนโดยให้เราดู
ผลลัพธ์ทั้งหมดที่เราเลือกและการประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง ควรพิจารณาการจำลองแบบมอนติคาร์โลอย่างรอบคอบเมื่อใดก็ตามที่มีความไม่แน่นอนจำนวนมาก หากไม่เป็นเช่นนั้น การคาดคะเนอาจผิดไปอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งส่งผลต่อการตัดสินใจในทางลบ
โดยปกติ วิธีนี้จะพยายามสุ่มตัวอย่างให้สอดคล้องกับการแจกแจงความน่าจะเป็นที่แสดงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ ตัวอย่างอิสระที่ผลิตโดยการจำลองแบบมอนติคาร์โลอาจไม่เหมาะสมสำหรับปัญหาทั้งหมด นอกจากนี้ การคำนวณ
ความต้องการของการจำลอง Monte Carlo เป็นข้อโต้แย้งที่น่าสนใจที่สุด กรณีการใช้งานตลาดทุนจำนวนมากที่ได้รับการแก้ไขโดยใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โล เช่น การวิเคราะห์ความเสี่ยงและการกำหนดราคาออปชั่น มีศักยภาพที่จะแก้ไขได้รวดเร็วขึ้นทันเวลา
โดยอัลกอริทึมควอนตัม
Monte Carlo Simulation และ Quantum Algorithm for Risk Management
วิธีมอนติคาร์โลใช้เพื่อสำรวจช่องว่างความน่าจะเป็นของเหตุการณ์เดียวหรือลำดับของเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้อง ในตลาดทุน มูลค่าที่ความเสี่ยง (VaR – ระบุขนาดของการสูญเสียทางการเงินที่อาจเกิดขึ้นในช่วงเวลาหนึ่ง) และมูลค่าตามเงื่อนไข
ที่ความเสี่ยง (CVaR- หาปริมาณการสูญเสียที่คาดว่าจะเกิดขึ้นนอกเหนือจากจุดพัก VaR) ของพอร์ตโฟลิโอสามารถกำหนดได้โดยใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โล ซึ่งช่วยในการทำนายสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุดสำหรับการคำนวณความเสี่ยงโดยให้ช่วงความเชื่อมั่นในช่วงเวลาที่กำหนด
ขอบฟ้าเวลา อย่างไรก็ตาม การเรียกใช้แบบจำลองเหล่านี้กับข้อมูลจำนวนมากในมิติต่างๆ อาจมีราคาแพงในการคำนวณ นอกจากนี้ยังอาจเกินความสามารถของคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกในปัจจุบัน ที่นี่ เราจะพูดถึงวิธีที่ควอนตัมอัลกอริธึมบน a
คอมพิวเตอร์ควอนตัมอาจจัดการความเสี่ยงพอร์ตหุ้น ความเสี่ยงด้านเครดิต และความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าการจำลองแบบมอนติคาร์โลบนคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิก
การบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน
ตามคำจำกัดความของการวัดมูลค่าที่ความเสี่ยงและมูลค่าตามเงื่อนไขที่ความเสี่ยง อาจมีความสนใจในการประเมินความเป็นไปได้ที่จะมีการสูญเสียพอร์ตการลงทุนที่กำหนดในอนาคตซึ่งเกินมูลค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้นำมาซึ่งการวิเคราะห์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด
การจับคู่สินทรัพย์ที่อาจเป็นค่าเริ่มต้นหรือตัวอย่างทั่วไปจำนวนมากในการจำลองแบบมอนติคาร์โลที่ต้องใช้พลังประมวลผลสูงในการทำงาน สิ่งนี้สามารถเร่งความเร็วได้อย่างมากในคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยอัลกอริทึมที่ใช้
การประมาณค่าความกว้างของควอนตัม. การประมาณค่าแอมพลิจูดเป็นอัลกอริธึมควอนตัมซึ่งใช้ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก ซึ่งสามารถทำงานได้เร็วขึ้นในเวลามากกว่าอัลกอริธึม Monte Carlo แบบคลาสสิก พลังของควอนตัม
คอมพิวเตอร์เติบโตแบบทวีคูณตามสัดส่วนของจำนวน
qubits เชื่อมโยงเข้าด้วยกัน นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่ว่าทำไมคอมพิวเตอร์ควอนตัมจึงอาจมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปในการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้วยข้อมูลปริมาณมาก
การบริหารความเสี่ยงด้านเครดิต
เป็นสิ่งสำคัญสำหรับสถาบันการเงินในการประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตของผู้กู้เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านเงินทุนทางเศรษฐกิจ (ECR) สถาบันการเงินที่เชี่ยวชาญในการให้กู้ยืมเงิน เรียกในบริบทนี้ว่า ผู้ให้กู้ ประเมิน
ความเสี่ยงของเงินกู้ก่อนอนุมัติ. ผู้ให้กู้ประเมินความเสี่ยงโดยพิจารณาว่าผู้กู้มีแนวโน้มที่จะพลาดการชำระเงินหรือไม่ ผู้ให้กู้จะประเมินฐานะการเงิน ประวัติทางการเงิน หลักประกัน และเกณฑ์อื่นๆ ของผู้กู้ในปัจจุบัน เพื่อพิจารณาว่ามีความเสี่ยงด้านเครดิตมากน้อยเพียงใด
เงินกู้ของพวกเขาจะเป็น วิธีคลาสสิกในการคำนวณความเสี่ยงเป็นที่ต้องการของผู้ให้กู้ที่ระมัดระวังและไม่ชอบความเสี่ยงมากกว่า อย่างไรก็ตาม วิธีการแบบคลาสสิกเหล่านี้เข้มงวดและให้ผลลัพธ์ด้วยพารามิเตอร์คงที่จำนวนจำกัด มีมุมมอง 360 องศา
ของความเสี่ยงของผู้ให้กู้ทั่วทั้งกลุ่มผู้กู้สามารถเปิดกลุ่มประชากรใหม่สำหรับการให้กู้ยืมในขณะที่รักษาเกณฑ์ความเสี่ยงต่ำ ในที่สุดนี้ต้องใช้พลังการคำนวณที่สูงในการคำนวณความเสี่ยงด้านเครดิตของรถเข็นและเงินกู้ ไม่เหมือนกับ Monte . แบบคลาสสิก
คาร์โล ซิมูเลชั่น, the การประมาณค่าความกว้างของควอนตัม ตัวแบบสามารถประมาณค่า Conditional Value at Risk โดยมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมเพียงเล็กน้อยและใกล้เคียงกับเวลาจริง ความน่าจะเป็นที่ประสบความสำเร็จของอัลกอริธึมนี้สามารถ
เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยทำซ้ำการประมาณค่าหลายครั้ง ซึ่งช่วยในการบรรลุความแม่นยำที่สูงขึ้น
การจัดการความเสี่ยงด้านสกุลเงิน
ความเสี่ยงจากผลกระทบทางการเงินจากอัตราแลกเปลี่ยนที่ผันผวนเรียกว่าความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนหรือความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยน ความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนยังส่งผลกระทบต่อองค์กรที่ไม่ใช่สถาบันการเงินที่มีลูกหนี้หรือหนี้สินเป็นสกุลเงินต่างประเทศ มูลค่าที่เสี่ยงกำลังเป็นอยู่
ใช้ในการคำนวณเงินสำรองและเพื่อเป็นหลักประกันลูกหนี้หรือหนี้สิน การจำลอง Monte Carlo เป็นการจำลองที่เรียบง่าย ใช้งานง่าย และยืดหยุ่นเพื่อสร้างสมมติฐานที่แตกต่างกันสำหรับการคาดการณ์ความเสี่ยงจากสกุลเงินขององค์กร อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัม
สามารถแก้ไขงานบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับการจัดการเงินสำรอง FX ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวัดความเสี่ยงโดยใช้แบบจำลอง Quantum Amplitude Estimation เมื่อเทียบกับคอมพิวเตอร์ทั่วไป คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดมากกว่า เพื่อแก้ไขปัญหานี้ กระบวนการ
มีการทำซ้ำหลายพันครั้งและผลลัพธ์จะถูกคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ทั้งหมด การรันโมเดลด้วยตัวแปรสุ่มต่างๆ สามารถปรับปรุงความถูกต้องของค่าที่คาดหวังไว้ที่ความเสี่ยงได้
อนาคตข้างหน้า
วิธีการดั้งเดิมในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของมอนติคาร์โลอาศัยการสุ่มตัวอย่างที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม ปัญหามักจะยังคงยากในแง่ของพลังการประมวลผลที่จำเป็นในการแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์ ด้วยเหตุนี้ ศักยภาพของอัลกอริธึมควอนตัมในการ
เพิ่มประสิทธิภาพในด้านการประเมินความเสี่ยงทางการเงินมีความน่าสนใจเป็นพิเศษ ในทางทฤษฎี การคำนวณข้ามคืนอาจสั้นลงในกรอบเวลาที่สั้นลง ทำให้สามารถประเมินความเสี่ยงได้ใกล้เคียงเวลาจริงมากขึ้น สถาบันการเงินจะสามารถ
ตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปและใช้ประโยชน์จากโอกาสในการซื้อขายได้เร็วขึ้นด้วยการวิเคราะห์แบบใกล้เรียลไทม์ ธนาคารส่วนใหญ่ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลสำหรับแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งสามารถอธิบายความไม่แน่นอนในตัวแปรของการวิเคราะห์ความเสี่ยง
อาร์กิวเมนต์ดังกล่าวสนับสนุนให้เราพิจารณาโมเดลอัลกอริธึมควอนตัม เราไม่สามารถอ้างได้ว่าอัลกอริธึมควอนตัมเหนือกว่าอัลกอริธึมแบบคลาสสิกเนื่องจากมีแนวโน้มเชิง asymptotic ของข้อผิดพลาดในการประมาณค่าที่สัมพันธ์กับเวลาในการคำนวณ อย่างไรก็ตาม,
เราคาดว่าการแก้ไขข้อผิดพลาดควอนตัมซึ่งใช้การคำนวณควอนตัมเพื่อปกป้องสถานะควอนตัมจากข้อผิดพลาด เป็นวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้สำหรับปัญหาด้านเสียง และการประมาณค่าความกว้างของควอนตัมจะเหนือกว่าการจำลองแบบมอนติคาร์โลทั่วไปโดย
การเอาชนะข้อผิดพลาดเหล่านี้ ดังนั้น คำมั่นสัญญาของการเพิ่มความเร็วควอนตัมแบบเร่งทำให้น่าสนใจอย่างยิ่งที่จะเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นแรก ๆ ที่จะได้สัมผัสกับผลประโยชน์ควอนตัมที่แท้จริงและใช้งานได้จริง
