Quanten-Hardware

Herkömmliche Modelle zur Bewertung des Kreditrisikos haben oft Schwierigkeiten, komplexe Abhängigkeiten, Tail-Risiken und hochdimensionale Risikoszenarien genau zu erfassen. Ein Quantencomputer-Proof-of-Concept (PoC) in diesem Bereich untersucht, wie Quantenalgorithmen die Modellierungsmöglichkeiten verbessern können, insbesondere durch effizientere Simulations- und Optimierungstechniken.

Beispielsweise könnte die Quantenamplitudenschätzung Monte-Carlo-Simulationen beschleunigen und so die Anzahl der Stichproben verringern, die für die Berechnung von Risikokennzahlen wie Value-at-Risk (VaR) oder Expected Shortfall erforderlich sind. Quantenoptimierungsalgorithmen könnten auch dazu beitragen, Probleme wie die risikogewichtete Vermögenszuweisung oder die Minimierung des Kontrahentenrisikos effektiver zu lösen.

Ein solcher PoC umfasst in der Regel den Vergleich von Quantenansätzen mit klassischen Basislösungen, die Bewertung der Berechnungseffizienz und die Ermittlung der Bereiche, in denen Quantencomputing einen bedeutenden Vorteil bietet. Die Untersuchung befindet sich zwar noch in einem frühen Stadium, aber sie hilft Finanzinstituten zu verstehen, wie Quantencomputing anpassungsfähigere, datenintensive Risikomodelle unterstützen kann.

Definieren Sie die Auszahlung, nicht die Schaltung
Drücken Sie Multi-Asset-Strikes, Korrelationsstrukturen und Abzinsungsfaktoren in der Python-ähnlichen Sprache Qmod von Classiq aus. Sie modellieren die Cash-Flow-Logik und die Wahrscheinlichkeitsgewichte; Classiq übernimmt die Implementierung der Quantenschaltung.

Sie wählen den Algorithmus, Classiq optimiert die Implementierung
. Die Plattform ordnet Ihre Beschreibung der richtigen Quanten-Monte-Carlo- oder Amplitudenschätzungsroutine zu und generiert dann automatisch eine Qubit-effiziente Schaltung: Co-Optimierung von Tiefe, Qubitzahl und Fehler, um Toleranzvorgaben zu erfüllen.

Einsetzbar auf der heutigen NISQ-Hardware
Die hardwarebasierte Kompilierung passt jede Schaltung an das aktuelle Geräterauschen und die Konnektivität an und extrahiert engere Konfidenzintervalle mit weniger Stichproben als die klassische Monte-Carlo-Methode, und das alles innerhalb der Grenzen der aktuellen Prozessoren.

Zukunftssicher durch Design
Wenn neue QPUs auf den Markt kommen, wird einfach neu synthetisiert. Dasselbe High-Level-Modell wird für den aktualisierten Gattersatz oder die Qubit-Topologie neu kompiliert, wodurch Ihr Analysestack vor Hardwareveränderungen geschützt wird.