股市波动通常与投资风险相关。 但是，如果风险得到有效管理，它也可以为投资者带来可观的回报。 投资经理和投资者承认他们必须考虑除
更好的预测和决策的预期回报率。 决策过程充满了不确定性，有许多可能性和概率，其中包括广泛的回报和风险。 有办法协助投资
经理和投资者通过向他们提供对所涉及风险的现实评估来做出决策。 蒙特卡洛方法，也称为蒙特卡洛模拟，通过允许我们查看在不确定情况下提供更好的决策
我们选择的所有结果和评估相关的风险。 当存在大量不确定性时，应谨慎考虑蒙特卡罗模拟。 如果不是，则预测可能会大大偏离，从而对决策产生负面影响。
通常，此方法将尝试按照说明事件可能结果的概率分布进行采样。 蒙特卡罗模拟产生的独立样本可能不适用于所有问题。 此外，计算
蒙特卡罗模拟的要求是反对它的最有说服力的论据。 目前使用蒙特卡洛模拟解决的许多资本市场用例，例如风险分析和期权定价，有可能及时更快地解决
通过量子算法。
用于风险管理的蒙特卡罗模拟和量子算法
蒙特卡罗方法用于探索单个事件或一系列相关事件的概率空间。 在资本市场中，风险价值（VaR – 量化特定时期内潜在财务损失的幅度）和条件价值
可以通过使用蒙特卡罗模拟来确定投资组合的风险（CVaR - 量化超出 VaR 断点的预期损失）。 这有助于预测在给定的置信区间内计算风险的最坏情况
时间范围。 然而，在大量不同维度的数据上运行这些模型可能在计算上很昂贵。 此外，它可能超出了当今经典计算机的能力。 在这里，我们将讨论如何在一个
量子计算机可以比经典计算机上的蒙特卡罗模拟更有效地管理股票投资组合风险、信用风险和货币风险。
股票投资组合风险管理
根据风险价值和条件风险价值度量的定义，人们可能有兴趣评估给定投资组合未来损失超过预定值的可能性。 这需要分析所有可能的
在需要高计算能力才能运行的蒙特卡罗模拟中，可能违约的资产配对或大量常规样本。 这可以通过基于算法的量子计算机大大加快
量子幅度估计. 幅度估计是一种量子算法，用于估计未知参数，该参数可以比经典的蒙特卡罗算法运行得更快。 量子的力量
计算机的数量成倍增长
量子比特 联系在一起。 这就是为什么量子计算机最终可能在海量数据的风险分析中胜过经典计算机的原因之一。
信用风险管理
金融机构评估借款人的信用风险以满足经济资本要求 (ECR) 至关重要。 专门从事借贷业务的金融机构，在本文中称为贷方，评估
贷款审批前的风险。 贷方通过确定借款人是否可能错过付款来评估风险。 贷方评估借款人当前的财务状况、财务历史、抵押品和其他标准，以确定信用风险有多大
他们的贷款将。 更为谨慎和规避风险的贷方更喜欢经典的风险计算方法。 然而，这些经典方法是刚性的，并且仅使用有限数量的固定参数产生结果。 拥有 360 度全景视野
贷款人在整个借款人群体中的风险可以打开新的贷款人口统计数据，同时保持较低的风险阈值。 这最终需要高计算能力来计算出借人的信用风险和他们的贷款。 不同于经典的蒙特
卡罗模拟， 量子幅度估计 模型可以以最小的额外开销和近乎实时的方式估计有条件的风险价值。 该算法的成功概率为
通过多次重复估计来迅速增加，这有助于实现更高的准确性。
货币风险管理
汇率波动对财务造成影响的风险称为外汇风险或汇率风险。 货币风险也会影响拥有外币应收账款或负债的非金融企业。 风险价值正在
用于计算财务储备和担保其应收账款或负债。 蒙特卡洛模拟是一种简单、易于实施且灵活的方法，可以为预测企业的货币风险做出不同的假设。 然而，量子计算机
可以有效解决一些与外汇储备管理相关的任务，例如使用量子幅度估计模型进行风险计量。 与经典计算机相比，量子计算机更容易出错。 为了解决这个困难，过程
重复数千次，结果计算为所有结果的平均值。 使用各种随机变量运行模型可以提高预期风险价值的准确性。
未来前进
增强蒙特卡洛性能的传统方法依赖于重要性抽样。 但是，就实时解决问题所需的计算能力而言，该问题通常仍然很困难。 正因为如此，量子算法的潜力
提高金融风险评估领域的效率尤为引人注目。 理论上，隔夜计算可能会缩短到更短的时间范围，从而能够更接近实时地评估风险。 金融机构将能够
通过这种近乎实时的分析，应对不断变化的市场环境并更快地利用交易机会。 银行主要将蒙特卡罗模拟用于复杂模型，这些模型可以解释风险分析变量中的不确定性。
上述论点鼓励我们考虑量子算法模型。 我们不能说量子算法优于经典算法，因为估计误差相对于计算时间的渐近趋势。 然而，
我们预计，使用量子计算来保护量子态免受错误影响的量子纠错是解决噪声问题的潜在解决方案，并且量子幅度估计将优于传统的蒙特卡罗模拟
克服这些错误。 因此，加速量子加速的承诺使其成为首批体验真正、实用的量子效益的应用之一，极具吸引力。
