Система поддержки принятия факторинговых решений на основе оптимизированных квантовых алгоритмов QMC

Непрерывный рост финансовых рынков диктует необходимость для его участников искать новые подходы к финансовому анализу для получения конкурентных преимуществ, в том числе за счет использования новых подходов в области вычислений. Квантовые вычисления могут быть использованы в качестве инструмента по получению данных преимуществ перед конкурентами. В частности моделирование Монте-Карло применяется широко в управлении финансовыми рисками, в то же время, требует значительных вычислительных ресурсов из-за использования большого количества сценариев, необходимых для получения более точного результата. Для оптимизации данного подхода применяются алгоритмы квантовой оценки амплитуды, которые ускоряют данный процесс, если использовать предварительно вычисленные распределения вероятностей для инициализации входных квантовых состояний. Но при отсутствии данных распределений в имеющихся подходах по данной тематике они генерируются численно с использованием классических вычислений, что полностью нивелирует преимущество квантового подхода. В данной статье предлагается решение указанной проблемы путём использования квантовых вычислений, в том числе для генерации распределений вероятностей. Была рассмотрена реализация квантовых схем для моделирования эволюции факторов риска во времени для движения капитала, процентных ставок и кредитных рисков, а также представлено объединение этих моделей с алгоритмами квантовой оценки амплитуды в качестве примера использования полученных алгоритмов для управления кредитными рисками. В завершении статьи проанализирована возможность использования полученных схем в финансовом анализе.

квантовые вычисления, квантовый метод Монте-Карло, квантовая оценка амплитуды, оценка финансовых рисков