論文の概要: Quantum Advantage for Multi-option Portfolio Pricing and Valuation Adjustments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04924v2
• Date: Wed, 02 Apr 2025 03:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:18.9304
• 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評価調整のための量子アドバンテージ
• Authors: Jeong Yu Han, Bin Cheng, Dinh-Long Vu, 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。 本稿では,マルチオプションポートフォリオとCVAの価格を近似するために,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）: 1.0073912659004869
• 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 has significant importance in the valuation of derivative portfolios. As a variant, we also consider the problem of pricing a portfolio of many different financial options. We propose quantum algorithms that accelerate statistical sampling processes to approximate the price of the multi-option portfolio and the CVA under different measures of dispersion. Technically, our algorithms are based on enhancing the quantum Monte Carlo (QMC) algorithms by Montanaro with an unbiased version of quantum amplitude estimation. We analyse the conditions under which we may employ these techniques and demonstrate the application of QMC techniques on CVA approximation when particular bounds for the variance of CVA are known.
• 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。 そのような問題の多くは、解析的に捕獲できない複雑な力学によってモデル化された証券の分析を含み、従って、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困難である場合や要求がある場合があります。 したがって、これらの方法を改善することは、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っているクレジットバリュエーション調整(CVA)の問題について検討する。 変種として、さまざまな金融オプションのポートフォリオの価格設定の問題も検討しています。 本稿では,分散の異なるマルチオプションポートフォリオとCVAの価格を近似するために,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。 技術的には、モンタナロによる量子モンテカルロ(QMC)アルゴリズムの強化と、量子振幅推定の偏りのないバージョンに基づいている。 我々はこれらの手法を応用できる条件を分析し、CVAの分散に対する特定の境界が知られている場合のCVA近似へのQMC手法の適用を実証する。

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