Tăng tốc quản lý rủi ro trong thị trường vốn bằng cách sử dụng Phân tích rủi ro lượng tử (Karthikeyan Rengasamy)

Sự biến động của thị trường chứng khoán thường gắn liền với rủi ro đầu tư. Tuy nhiên, nếu rủi ro được quản lý hiệu quả, nó cũng có thể tạo ra lợi nhuận vững chắc cho nhà đầu tư. Các nhà quản lý đầu tư và nhà đầu tư thừa nhận rằng họ phải xem xét các yếu tố khác ngoài
tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng để dự đoán và ra quyết định tốt hơn. Quá trình ra quyết định chứa đầy sự không chắc chắn, với vô số khả năng và xác suất bao gồm nhiều phần thưởng và rủi ro. Có cách hỗ trợ đầu tư
nhà quản lý và nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định bằng cách cung cấp cho họ đánh giá thực tế về những rủi ro liên quan. Phương pháp Monte Carlo, còn được gọi là mô phỏng Monte Carlo, giúp đưa ra quyết định tốt hơn trong những tình huống không chắc chắn bằng cách cho phép chúng ta xem
tất cả các kết quả do chúng tôi lựa chọn và đánh giá rủi ro liên quan. Sẽ là khôn ngoan khi xem xét mô phỏng Monte Carlo bất cứ khi nào có nhiều điều không chắc chắn. Nếu không, các dự đoán có thể sai lệch đáng kể, ảnh hưởng tiêu cực đến các quyết định.
Thông thường, phương pháp này sẽ cố gắng lấy mẫu phù hợp với phân bố xác suất minh họa các kết quả có thể xảy ra của một sự kiện. Các mẫu độc lập được tạo ra bằng mô phỏng Monte Carlo có thể không phù hợp cho mọi vấn đề. Ngoài ra, việc tính toán
yêu cầu của mô phỏng Monte Carlo là lập luận thuyết phục nhất chống lại nó. Nhiều trường hợp sử dụng thị trường vốn hiện đang được giải quyết bằng mô phỏng Monte Carlo, chẳng hạn như phân tích rủi ro và định giá quyền chọn, có khả năng được giải quyết nhanh hơn về mặt thời gian.
bằng thuật toán lượng tử.

Mô phỏng Monte Carlo và Thuật toán lượng tử để quản lý rủi ro

Phương pháp Monte Carlo được sử dụng để khám phá không gian xác suất của một sự kiện hoặc một chuỗi các sự kiện liên quan. Trong Thị trường Vốn, Giá trị rủi ro (VaR - Định lượng mức độ tổn thất tài chính tiềm ẩn trong một khoảng thời gian cụ thể) và Giá trị có điều kiện
ở mức Rủi ro (CVaR- Định lượng tổn thất dự kiến ​​xảy ra ngoài điểm dừng VaR) của danh mục đầu tư có thể được xác định bằng cách sử dụng mô phỏng Monte Carlo. Điều này hỗ trợ việc dự đoán trường hợp xấu nhất để tính toán rủi ro với khoảng tin cậy trong một khoảng thời gian nhất định.
chân trời thời gian. Tuy nhiên, việc chạy các mô hình này trên một lượng dữ liệu đáng kể ở nhiều chiều khác nhau có thể tốn kém về mặt tính toán. Ngoài ra, nó có thể vượt quá khả năng của các máy tính cổ điển ngày nay. Ở đây, chúng ta sẽ nói về cách thuật toán lượng tử trên một
máy tính lượng tử có thể quản lý rủi ro danh mục vốn cổ phần, rủi ro tín dụng và rủi ro tiền tệ hiệu quả hơn mô phỏng Monte Carlo trên máy tính cổ điển.

Quản lý rủi ro danh mục vốn chủ sở hữu

Theo định nghĩa của các thước đo Giá trị rủi ro và Giá trị rủi ro có điều kiện, người ta có thể quan tâm đến việc đánh giá khả năng thua lỗ trong tương lai của danh mục đầu tư nhất định vượt quá giá trị được xác định trước. Điều này đòi hỏi phải phân tích tất cả những gì có thể
các cặp nội dung có thể vỡ nợ hoặc một số lượng lớn mẫu thông thường trong mô phỏng Monte Carlo yêu cầu khả năng tính toán cao để chạy. Điều này có thể được tăng tốc đáng kể trong Máy tính lượng tử bằng các thuật toán dựa trên
Ước tính biên độ lượng tử. Ước tính biên độ là một thuật toán lượng tử được sử dụng để ước tính một tham số chưa biết có thể chạy nhanh hơn về mặt thời gian so với thuật toán Monte Carlo cổ điển. Sức mạnh của lượng tử
máy tính phát triển theo cấp số nhân tỷ lệ thuận với số lượng
qubit kết nối với nhau. Đây là một trong những lý do tại sao máy tính lượng tử cuối cùng có thể vượt trội hơn máy tính cổ điển trong việc phân tích rủi ro với khối lượng dữ liệu lớn.

Quản lý rủi ro tín dụng

Điều quan trọng là các Tổ chức Tài chính phải đánh giá rủi ro tín dụng của người đi vay để đáp ứng Yêu cầu về Vốn Kinh tế (ECR). Các tổ chức tài chính chuyên cho vay tiền, trong bối cảnh này được gọi là Người cho vay, đánh giá
rủi ro của khoản vay trước khi phê duyệt. Người cho vay đánh giá rủi ro bằng cách xác định xem người đi vay có khả năng bỏ lỡ các khoản thanh toán hay không. Người cho vay đánh giá tình hình tài chính hiện tại, lịch sử tài chính, tài sản thế chấp và các tiêu chí khác của người đi vay để xác định mức độ rủi ro tín dụng.
khoản vay của họ sẽ được. Các phương pháp tính toán rủi ro cổ điển được ưa thích bởi những người cho vay thận trọng hơn và không thích rủi ro. Tuy nhiên, các phương pháp cổ điển này rất cứng nhắc và chỉ tạo ra kết quả với số lượng tham số cố định hạn chế. Có tầm nhìn 360 độ
rủi ro của người cho vay đối với toàn bộ nhóm người đi vay có thể mở ra cơ cấu nhân khẩu học mới cho việc cho vay trong khi vẫn giữ ngưỡng rủi ro ở mức thấp. Điều này cuối cùng đòi hỏi khả năng tính toán cao để tính toán rủi ro tín dụng của người vay và khoản vay của họ. Không giống như Monte cổ điển
Mô phỏng Carlo, Ước tính biên độ lượng tử mô hình có thể ước tính Giá trị có điều kiện gặp rủi ro với chi phí bổ sung tối thiểu và trong thời gian gần thực. Xác suất thành công của thuật toán này có thể là
tăng lên nhanh chóng bằng cách lặp lại ước tính nhiều lần, giúp đạt được độ chính xác cao hơn.

Quản lý rủi ro tiền tệ 

Rủi ro về tác động tài chính do biến động tỷ giá hối đoái được gọi là rủi ro tỷ giá hối đoái hoặc rủi ro tỷ giá hối đoái. Rủi ro tiền tệ cũng ảnh hưởng đến các doanh nghiệp phi tài chính có các khoản phải thu hoặc nợ phải trả bằng ngoại tệ. Giá trị có nguy cơ đang được
được sử dụng để tính toán khoản dự phòng tài chính và để đảm bảo cho các khoản phải thu hoặc nợ phải trả. Mô phỏng Monte Carlo là một mô phỏng đơn giản, dễ thực hiện và linh hoạt để đưa ra các giả định khác nhau nhằm dự báo rủi ro tiền tệ của doanh nghiệp. Tuy nhiên, máy tính lượng tử
có thể giải quyết hiệu quả một số nhiệm vụ liên quan đến quản lý dự trữ ngoại hối, chẳng hạn như đo lường rủi ro bằng mô hình Ước tính Biên độ Lượng tử. So với máy tính cổ điển, máy tính lượng tử dễ mắc lỗi hơn. Để giải quyết khó khăn này, quá trình
được lặp lại hàng nghìn lần và kết quả được tính là trung bình cộng của tất cả các kết quả. Chạy mô hình với nhiều biến ngẫu nhiên khác nhau có thể cải thiện độ chính xác của Giá trị rủi ro dự kiến.

Tương lai phía trước

Các phương pháp truyền thống để nâng cao hiệu suất của Monte Carlo dựa vào việc lấy mẫu tầm quan trọng. Tuy nhiên, vấn đề thường vẫn còn khó khăn về khả năng tính toán cần thiết để giải quyết nó trong thời gian thực. Vì điều này, tiềm năng của thuật toán lượng tử
nâng cao hiệu quả trong lĩnh vực đánh giá rủi ro tài chính là đặc biệt hấp dẫn. Về lý thuyết, các phép tính qua đêm có thể được rút ngắn xuống khung thời gian ngắn hơn, cho phép đánh giá rủi ro gần với thời gian thực hơn. Các tổ chức tài chính sẽ có thể
ứng phó với những thay đổi của hoàn cảnh thị trường và tận dụng các cơ hội giao dịch nhanh hơn với phân tích gần như thời gian thực như vậy. Các ngân hàng chủ yếu sử dụng mô phỏng Monte Carlo cho các mô hình phức tạp có thể giải thích sự không chắc chắn trong các biến số của phân tích rủi ro.
Các lập luận nói trên khuyến khích chúng ta xem xét các mô hình thuật toán lượng tử. Chúng ta không thể khẳng định rằng thuật toán lượng tử vượt trội hơn thuật toán cổ điển vì xu hướng tiệm cận của sai số ước lượng theo thời gian tính toán. Tuy nhiên,
chúng tôi dự đoán rằng việc sửa lỗi lượng tử, sử dụng tính toán lượng tử để bảo vệ trạng thái lượng tử khỏi lỗi, là một giải pháp tiềm năng cho vấn đề nhiễu và Ước tính Biên độ Lượng tử sẽ vượt trội hơn so với mô phỏng Monte Carlo thông thường bởi
khắc phục những lỗi này. Do đó, lời hứa về việc tăng tốc lượng tử được tăng tốc khiến việc trở thành một trong những ứng dụng đầu tiên trải nghiệm lợi ích lượng tử thực tế, thực sự trở nên cực kỳ hấp dẫn.