論文の概要: Quantum advantage for multi-option portfolio pricing and valuation adjustments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04924v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 18:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 19:25:49.279274
• Title: Quantum advantage for multi-option portfolio pricing and valuation adjustments
• Title（参考訳）: マルチオプションポートフォリオ価格とバリュエーション調整における量子アドバンテージ
• Authors: Jeong Yu Han, Patrick Rebentrost
• Abstract要約: 本稿では,デリバティブポートフォリオの評価において重要な役割を担っているCVA(Credit Valuation Adjustments)の問題について検討する。 分散の異なる尺度でCVAを近似するために,統計的サンプリングプロセスを高速化する量子アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A critical problem in the financial world deals with the management of risk, from regulatory risk to portfolio risk. Many such problems involve the analysis of securities modelled by complex dynamics that cannot be captured analytically, and hence rely on numerical techniques that simulate the stochastic nature of the underlying variables. These techniques may be computationally difficult or demanding. Hence, improving these methods offers a variety of opportunities for quantum algorithms. In this work, we study the problem of Credit Valuation Adjustments (CVAs) which have significant importance in the valuation of derivative portfolios. We propose quantum algorithms that accelerate statistical sampling processes to approximate the CVA under different measures of dispersion, using known techniques in Quantum Monte Carlo (QMC) and analyse the conditions under which we may employ these techniques.
• Abstract（参考訳）: 金融業界における重要な問題は、規制リスクからポートフォリオリスクまで、リスクの管理を扱う。 このような問題の多くは、分析的に捉えられない複雑なダイナミクスによってモデル化された証券の分析であり、それゆえ、基礎となる変数の確率的性質をシミュレートする数値的手法に依存している。 これらの手法は計算が難しいか要求される。 したがって、これらの手法の改善は量子アルゴリズムの様々な機会を提供する。 本研究では,デリバティブポートフォリオの評価において重要な役割を担う信用評価調整(CVA)の問題について検討する。 本稿では, 量子モンテカルロ(QMC)における既知の手法を用いて, CVAの分散度を近似するために, 統計的サンプリングプロセスを高速化する量子アルゴリズムを提案する。

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