Kuantum Risk Analizini Kullanarak Sermaye Piyasalarında Risk Yönetimini Hızlandırın (Karthikeyan Rengasamy)

Hisse senedi piyasalarındaki oynaklık genellikle yatırım riskiyle ilişkilidir. Ancak risk etkili bir şekilde yönetilirse yatırımcılara da sağlam getiriler sağlayabilir. Yatırım yöneticileri ve yatırımcılar, aşağıdaki faktörlerden başka faktörleri de dikkate almaları gerektiğini kabul etmektedir:
Daha iyi tahmin ve karar alma için beklenen getiri oranı. Karar verme süreci belirsizliklerle, çok çeşitli ödül ve riskleri içeren sayısız olasılık ve olasılıklarla doludur. Yatırıma yardımcı olmanın bir yolu var
yöneticilerin ve yatırımcıların, ilgili risklere ilişkin gerçekçi bir değerlendirme sunarak karar vermelerine yardımcı olur. Monte Carlo simülasyonu olarak da adlandırılan Monte Carlo Metodu, belirsiz durumlarda daha iyi karar vermemizi sağlayarak daha iyi karar vermemizi sağlar.
seçtiğimiz tüm sonuçları ve ilgili riskleri değerlendiriyoruz. Önemli sayıda belirsizliğin olduğu durumlarda Monte Carlo simülasyonunu dikkate almak ihtiyatlı olacaktır. Aksi takdirde tahminler önemli ölçüde hatalı olabilir ve bu da kararları olumsuz etkileyebilir.
Genellikle bu yöntem, bir olayın olası sonuçlarını gösteren olasılık dağılımı doğrultusunda örnekleme yapmaya çalışacaktır. Monte Carlo simülasyonu ile üretilen bağımsız örnekler tüm problemler için uygun olmayabilir. Ayrıca hesaplamalı
Monte Carlo simülasyonunun gereklilikleri buna karşı en zorlayıcı argümandır. Risk analizi ve opsiyon fiyatlaması gibi halihazırda Monte Carlo simülasyonu kullanılarak çözülen birçok sermaye piyasası kullanım durumu, zaman içinde daha hızlı çözülme potansiyeline sahiptir.
Kuantum Algoritmaları tarafından.

Risk Yönetimi için Monte Carlo Simülasyonu ve Kuantum Algoritması

Monte Carlo yöntemi, tek bir olayın veya bir dizi ilgili olayın olasılık uzayını araştırmak için kullanılır. Sermaye Piyasalarında Riske Maruz Değer (VaR – Belirli bir dönemdeki potansiyel mali kayıpların büyüklüğünü belirtir) ve Koşullu Değer
Bir portföyün Risk Altında (CVaR-VaR kırılma noktasının ötesinde meydana gelen beklenen kayıpları nicelikselleştirir) Monte Carlo simülasyonu kullanılarak belirlenebilir. Bu, belirli bir güven aralığı dahilinde riskin hesaplanmasında en kötü senaryonun tahmin edilmesine yardımcı olur.
zaman ufku. Ancak bu modellerin çeşitli boyutlarda önemli miktarda veri üzerinde çalıştırılması hesaplama açısından pahalı olabilir. Ayrıca günümüzün klasik bilgisayarlarının yeteneklerinin ötesinde olabilir. Burada kuantum algoritmasının bir sistem üzerinde nasıl çalıştığından bahsedeceğiz.
Kuantum bilgisayar, hisse senedi portföyü riskini, kredi riskini ve döviz riskini, klasik bir bilgisayardaki Monte Carlo simülasyonundan daha etkili bir şekilde yönetebilir.

Hisse Portföyü Risk Yönetimi

Riske Maruz Değer ve Koşullu Riske Maruz Değer önlemlerinin tanımına göre, belirli bir portföyde önceden belirlenmiş bir değeri aşan gelecekte bir zarara uğrama olasılığının değerlendirilmesi ilginizi çekebilir. Bu, mümkün olan her şeyin analiz edilmesini gerektirir
Çalıştırılması için yüksek bilgi işlem gücü gerektiren bir Monte Carlo simülasyonunda varsayılan olabilecek varlık eşleştirmeleri veya çok sayıda geleneksel örnek. Bu, Kuantum Bilgisayarında algoritmalar kullanılarak büyük ölçüde hızlandırılabilir.
Kuantum Genlik Tahmini. Genlik tahmini, klasik Monte Carlo algoritmasına göre zaman içinde daha hızlı çalışabilen, bilinmeyen bir parametreyi tahmin etmek için kullanılan bir kuantum algoritmasıdır. Bir kuantumun gücü
bilgisayar sayısıyla orantılı olarak katlanarak büyüyor
qubits birbirine bağlı. Kuantum bilgisayarların yüksek hacimli verilerle risk analizinde klasik bilgisayarlardan daha iyi performans göstermesinin nedenlerinden biri de budur.

Kredi Riski Yönetimi

Finansal Kuruluşların Ekonomik Sermaye Gereksinimini (ECR) karşılamak için borçlularının kredi riskini değerlendirmesi kritik öneme sahiptir. Bu bağlamda Borç Verenler olarak anılan, borç verme konusunda uzmanlaşmış finansal kuruluşlar,
Onaylamadan önce bir kredi riski. Borç verenler, borçlunun ödemeleri kaçırıp kaçırmayacağını belirleyerek riski değerlendirir. Borç verenler, kredi alanın ne kadar kredi riskli olduğunu belirlemek için borçlunun mevcut mali durumunu, mali geçmişini, teminatını ve diğer kriterleri değerlendirir.
onların kredisi olacak. Klasik risk hesaplama yöntemleri, daha temkinli ve riskten kaçınan kredi verenler tarafından tercih edilmektedir. Ancak bu klasik yöntemler katıdır ve yalnızca sınırlı sayıda sabit parametreyle sonuç üretir. 360 derece görüşe sahip olmak
Borç verenin riskinin tüm borçlu grubu genelinde %100'ü, risk eşiğini düşük tutarken borç verme için yeni demografik özellikler açabilir. Bu sonuçta borç verenin kredi riskini ve kredisini hesaplamak için yüksek bilgi işlem gücü gerektirir. Klasik Monte'den farklı olarak
Carlo Simülasyonu, Kuantum Genlik Tahmini model, minimum ek masrafla ve neredeyse gerçek zamanlı olarak Koşullu Risk Altındaki Değeri tahmin edebilir. Bu algoritmanın başarı olasılığı
Tahminin birçok kez tekrarlanmasıyla hızlı bir şekilde artırılır, bu da daha yüksek doğruluk elde edilmesine yardımcı olur.

Kur Riski Yönetimi 

Dalgalanan döviz kurlarından kaynaklanan finansal etki riski, döviz riski veya döviz kuru riski olarak bilinir. Kur riski, yabancı para biriminde alacakları veya yükümlülükleri olan finansal olmayan işletmeleri de etkilemektedir. Risk Altındaki Değer
mali rezerv hesaplamak ve alacak veya yükümlülüklerini güvence altına almak için kullanılır. Monte Carlo simülasyonu basit, uygulaması kolay ve bir işletmenin döviz riskini tahmin etmek için farklı varsayımlar yapmaya yönelik esnek bir simülasyondur. Ancak kuantum bilgisayarlar
Kuantum Genlik Tahmin modelini kullanarak risk ölçümü gibi döviz rezerv yönetimi ile ilgili bazı görevleri verimli bir şekilde çözebilir. Klasik bilgisayarlarla karşılaştırıldığında kuantum bilgisayarların hata yapma olasılığı daha yüksektir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için süreç
binlerce kez tekrarlanır ve sonuç, tüm sonuçların ortalaması olarak hesaplanır. Modelin çeşitli rastgele değişkenlerle çalıştırılması, beklenen Riske Maruz Değerin doğruluğunu artırabilir.

Gelecek İleri

Monte Carlo performansını artırmaya yönelik geleneksel yaklaşımlar önem örneklemesine dayanır. Ancak sorun, gerçek zamanlı olarak çözmek için gereken bilgi işlem gücü açısından genellikle zor olmaya devam ediyor. Bu nedenle kuantum algoritmasının potansiyeli
Finansal risk değerlendirmesi alanında verimliliğin artırılması özellikle ilgi çekicidir. Teorik olarak, gecelik hesaplamalar daha kısa bir zaman dilimine kısaltılabilir ve bu da riskin gerçek zamanlıya daha yakın bir şekilde değerlendirilmesine olanak sağlar. Finans kuruluşları şunları yapabilecektir:
Bu tür neredeyse gerçek zamanlı analizlerle değişen piyasa koşullarına yanıt verin ve ticaret fırsatlarından daha hızlı yararlanın. Bankalar öncelikle risk analizindeki değişkenlerdeki belirsizliği hesaba katabilecek karmaşık modeller için Monte Carlo simülasyonunu kullanıyor.
Yukarıda belirtilen argümanlar bizi kuantum algoritmik modelleri düşünmeye teşvik ediyor. Hesaplama zamanına göre tahmin hatasının asimptotik eğiliminden dolayı kuantum algoritmalarının klasik algoritmalardan üstün olduğunu iddia edemeyiz. Fakat,
Kuantum durumlarını hatalardan korumak için kuantum hesaplamayı kullanan kuantum hata düzeltmesinin gürültü sorununa potansiyel bir çözüm olduğunu ve Kuantum Genlik Tahmininin geleneksel Monte Carlo simülasyonlarından daha üstün olacağını tahmin ediyoruz.
bu hataların üstesinden gelmek. Bu nedenle, hızlandırılmış kuantum hızlandırma vaadi, onu gerçek, pratik bir kuantum faydasını deneyimleyen ilk uygulamalardan biri olmayı son derece çekici kılmaktadır.