Matériel quantique

Les modèles traditionnels d'évaluation du risque de crédit ont souvent du mal à saisir avec précision les dépendances complexes, les risques extrêmes et les scénarios d'exposition à haute dimension. Une démonstration de faisabilité de l'informatique quantique dans ce domaine explore la manière dont les algorithmes quantiques peuvent améliorer les capacités de modélisation, en particulier grâce à des techniques de simulation et d'optimisation plus efficaces.

Par exemple, l'estimation quantique de l'amplitude pourrait accélérer les simulations de Monte Carlo, réduisant potentiellement le nombre d'échantillons nécessaires pour calculer des mesures de risque telles que la valeur à risque (VaR) ou le déficit attendu. Les algorithmes d'optimisation quantique peuvent également aider à résoudre plus efficacement des problèmes tels que l'allocation d'actifs pondérés en fonction du risque ou la minimisation de l'exposition aux contreparties.

Un tel PoC implique généralement de comparer les approches quantiques avec les lignes de base classiques, d'évaluer l'efficacité des calculs et d'identifier les domaines dans lesquels l'informatique quantique offre un avantage significatif. Bien qu'à un stade précoce, l'exploration aide les institutions financières à comprendre comment l'informatique quantique peut soutenir des modèles de risque plus adaptatifs et à forte intensité de données.

Définissez le gain, pas le circuit
Exprimez les strikes multi-actifs, les structures de corrélation et les facteurs d'actualisation dans le langage Python de Classiq, Qmod. Vous modélisez la logique du cash-flow et les poids de probabilité ; Classiq se charge de l'implémentation du circuit quantique.

Vous choisissez l'algorithme, Classiq optimise l'implémentation
La plateforme associe votre description à la bonne routine quantique de Monte Carlo ou d'estimation d'amplitude, puis génère automatiquement un circuit efficace en termes de qubits : co-optimisation de la profondeur, du nombre de qubits et de l'erreur pour atteindre les objectifs de tolérance.

Actionnable sur le matériel NISQ d'aujourd'hui
La compilation tenant compte du matériel adapte chaque circuit au bruit et à la connectivité des appareils actuels, extrayant des intervalles de confiance plus étroits avec moins d'échantillons que la méthode Monte Carlo classique, tout en restant dans les limites des processeurs à court terme.

Une conception à l'épreuve du temps
Lorsque de nouveaux QPU arrivent, il suffit de resynthétiser. Le même modèle de haut niveau est recompilé pour le nouveau jeu de portes ou la nouvelle topologie de qubits, protégeant ainsi votre pile analytique contre les changements de matériel.