Квант вариант: Журнал «Квант»

Оплата

• Безналичная оплата по счету
• Оплата при получении
• Оплата картой при оформлении заказа

Оставить отзыв

• Описание
• Характеристики
• Документация
• Отзывы
• Консультация

Преобразователь напряжения с входного 10-30 В на стабилизированное выходное напряжение 5…7 В (плавная рег.), макс. ток 4,5А; защита от перегрузки и КЗ на вых., переполюсовки на вх.,70х70х40 мм; 0,25 кг

Преобразователь напряжения Квант ПН 5,0/4,5 является вторичным DC-DC преобразователем и предназначен для питания приборов постоянным напряжением 5В. Совместим со всей линейкой источников бесперебойного питания БИРП и Квант, что позволит зарезервировать такие устройства, как свитчи, роутеры, LAN-хабы, светодиодные ленты итд.

Основные особенности:

• плавная регулировкя выходного напряжения от 5 до 7В
• электронная защита преобразователя от перегрузки и короткого замыкания на выходе
• защита от переполюсовки входного напряжения при помощи плавкого предохранителя
• световая индикация наличия выходного напряжения

Технические характеристики:

• Входное напряжение, В    10,0 — 30,0
• Выходное напряжение, В    5. 0
• Номинальный ток нагрузки, А при напряжении 10-11В    4.0
• Номинальный ток нагрузки, А при напряжении 11-30В    4.5
• Пульсации выходного напряжения при номинальных выходных параметрах, мВ, не более    10,0
• Потребляемая мощность, Вт, не более    34,0
• Габаритные размеры , мм    70*70*40
• Масса, г, не более    250
   

• Производитель: К-Инженеринг
• Напряжение на выходе (В)
• Напряжение на выходе (В) >: 7
• Напряжение на входе (В)
• Напряжение на входе (В) >: 30
• Место установки: В помещении
• Тип напряжения на входе: DC
• Тип напряжения на выходе: DC
• Ток на выходе (А) >: 4.5

Документация:

1. Паспорт (Инструкция)
2. Сертификат

Консультация

Задайте вопрос специалисту о КВАНТ-ПН 5,0В/4,5А Преобразователь напряжения

Самовывоз из офиса:

Пункт выдачи:*

Доставка курьером:*

Транспортные компании:

Почта России:*

* Срок доставки указан для товара в наличии на складе в Москве

Отзывы о КВАНТ ПН 5,0В/4,5А:

Ваш отзыв может быть первым!

С этим товаром часто покупают:

Краткое введение в ценообразование опционов Quantum | Генри Маханов

Quantum Open Source Foundation

В марте 2021 года мой наставник доктор Мария Киферова выбрала меня в третью группу Quantum Open Source Foundation. Я получил степень бакалавра в области экономики и в настоящее время получаю степень магистра в области компьютерных наук, поэтому квантовые финансы были интересной областью для изучения и наиболее естественным переходом в мир квантовых вычислений. Наше первоначальное намерение состояло в том, чтобы распространить квантовый алгоритм оценки европейских опционов на американские опционы. К сожалению, наше исследование превысило лимит времени. Тем не менее, мы собрали значительный объем информации по этой теме и решили, что можем сделать краткое педагогическое введение в квантовое ценообразование опционов. Сначала мы поговорим о области количественных финансов и представим финансовые инструменты, называемые опционами. Мы обрисуем классическую оценку американских опционов, а затем представим преобладающий квантовый подход при оценке европейских опционов.

Используемые пакеты

Количественные финансы — это область прикладной математики, целью которой является создание математических моделей финансовых рынков. Количественные финансы возникли как область в 1970-х годах на основе основополагающих работ Фишера Блэка, Майрона Шоулза и Роберта Мертона по теории ценообразования опционов. В этой области есть две отдельные ветви: мир Q, который занимается ценообразованием деривативов, и мир P, который фокусируется на управлении рисками и портфелем. Количественные аналитики имеют в своем распоряжении множество инструментов, многие из которых взяты непосредственно из физики, например винеровские процессы.

Уравнение Блэка — Шоулза. Дробное броуновское движение является примером винеровского процесса. заранее оговоренная цена на указанную дату. Например, представьте, что есть соглашение, такое как человек А будет продавать человеку Б 10 апельсинов за 10 долларов в месяц с этого момента. За это время рыночная цена апельсинов может измениться и 10 апельсинов будут стоить 12 долларов, это означает, что человек А получит прибыль в размере 2 долларов от этой сделки. Эти финансовые инструменты могут стать очень трудными для оценки, несмотря на относительно простую функцию. При оценке опциона необходимо учитывать множество факторов, таких как стоимость базового актива, время до истечения срока действия контракта, волатильность рынка и многие другие факторы. Учитывая такую ​​высокую степень гибкости в структурировании опционного контракта, неудивительно, что опционы бывают разных типов.
Типы опционов

Мы сосредоточим наше внимание на наиболее распространенных типах опционов: европейских и американских опционах. Оба этих опциона называются «ванильными» и являются наиболее фундаментальными типами опционного контракта. Большинство экзотических вариантов представляют собой некоторые изменения. Эволюцию финансового инструмента во времени можно смоделировать с помощью винеровского процесса, называемого геометрическим броуновским движением. Мы должны объяснить различие между регулярным броуновским движением и геометрическим броуновским движением. Пожалуй, самый быстрый способ понять практичность такого выбора — представить код и привести наглядный пример.

Реализация броуновского движения на Python

Мы собираемся использовать грошовые акции канадской аэрокосмической компании Bombardier (OTCMKTS: BDRBF). Когда мы запускаем наши симуляции с 1000 путями, мы можем увидеть ключевую разницу между броуновскими движениями. В случае регулярного броуновского движения к 50-му дню мы наблюдаем, что несколько траекторий акций имеют тенденцию к отрицательным значениям. Акция не может стоить меньше 0,00 долларов, поэтому мы должны заключить, что регулярное броуновское движение не подходит для финансового прогноза. Однако, когда мы добавляем логарифм случайно меняющейся величины с дрейфом, мы получаем геометрическое броуновское движение, которое не только делает значения меньше нуля математически невозможными, но также больше напоминает поведение акций, чем регулярное броуновское движение. Можно заметить, что пути в RBM распределены равномерно, тогда как в GBM есть несколько путей с гораздо более изменчивым поведением.

Броуновские движения

Чтобы правильно понять математическую интуицию, стоящую за поведением броуновских движений, следует ознакомиться с исчислением Ито. Эта область математики применяет методы исчисления к стохастическим процессам, поэтому она однозначно подходит для решения стохастических дифференциальных уравнений. Говорят, что стохастический процесс St следует GBM, когда он удовлетворяет:0010 представляет волатильность в процентах. И μ , и σ являются константами. Используя интерпретацию Ито, мы получаем аналитическое решение. Также стоит отметить, что можно повысить реализм этой модели, отказавшись от предположения, что волатильность постоянна, это превратит модель в модель локальной волатильности.

Как только мы наладим моделирование цены акций для американского опциона, мы сможем продолжить изучение методов классического ценообразования этих финансовых инструментов. Возможно, наиболее известный способ оценки американских опционов описан в основополагающей статье Лонгстаффа и Шварца из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе «Оценка американских опционов с помощью моделирования: простой метод наименьших квадратов». В этой статье Лонгстафф и Шварц представили задачу оптимальной остановки. Их подход основан на нахождении условного ожидаемого значения неисполнения опциона досрочно и постоянной оценке компромисса между исполнением и неисполнением опциона. Это делается с помощью информации о поперечном сечении в смоделированных путях, чтобы найти функцию условного ожидания. Алгоритм Монте-Карло наименьших квадратов (LSM) представляет собой итеративный двухэтапный процесс, в котором сначала используется обратная индукция для рекурсивного присвоения значения на каждом временном шаге с использованием регрессии наименьших квадратов относительно рыночной цены опциона на этом временном шаге. Стоимость опциона представляет собой сумму стоимости возможностей исполнения и значения временного шага исполнения опциона на этом временном шаге. Как только все состояния оцениваются на каждом временном шаге, стоимость опциона рассчитывается путем перемещения по временным шагам и принятия решения об оптимальном исполнении на каждом шаге. Мы можем найти реализацию алгоритма Лонгстаффа-Шварца в одноименном пакете Python от luphord 9.0003

Можно увидеть определенную математическую изобретательность в подходе МНК к решению задачи оптимальной остановки в условиях финансовых рынков. На этой ноте мы можем завершить наше краткое введение в классические методы ценообразования американских опционов, и теперь мы готовы оценить текущее состояние квантовых вычислений для финансов. Для дальнейшего изучения этой темы я рекомендую книгу доктора Стила «Стохастическое исчисление и финансовые приложения».

Квантовые финансы все еще находятся на начальной стадии развития, и исследователи из различных агентств изучают способы того, как квантовые компьютеры могут обеспечить конкурентное преимущество. В настоящее время проводятся исследования квантовых методов оценки европейских опционов. Известные примеры этого исследования:

• «Квантовые вычислительные финансы: Монте-Карло ценообразование производных финансовых инструментов» Ребентроста, Гупта и Бромли,
• «Квантовый анализ рисков» Вернера и Эггера,
• «Оценка опционов с использованием квантовых компьютеров» доктора Стаматопулоса, Эггера, Сун, Зуфал, Итен, Шен и Вернер.

Д-р Ребентрост в своей статье указывает, что квантовое ускорение достигается за счет соединения желаемого среднего значения с собственной частотой колеблющейся квантовой системы и последующего использования другой квантовой степени свободы (например, другого регистра кубитов) в качестве датчик для извлечения собственной частоты. Важно отметить, что алгоритм оценки амплитуды используется для обеспечения квадратичного увеличения числа повторений. Заметим, что в случае алгоритма, предложенного в статье Ребентроста, существует квадратичная зависимость от ε , , что аналогично классическим методам Монте-Карло.

Неудивительно, что квантовые финансы также нашли свое место в крупных финансовых учреждениях, таких как инвестиционные банки. Их работа в первую очередь направлена ​​на краткосрочное применение квантовых вычислений. В настоящее время самыми современными являются шумовые промежуточные квантовые устройства (NISQ), которые имеют много ограничений. Тем не менее, устройства NISQ, хотя и несовершенны, по-прежнему полезны, и банки ищут способы их применения для решения различных финансовых проблем. В 2019 годуна Q2B д-р Стаматопулос выступил с докладом о том, как квантовые компьютеры используются для оценки опционов

подход квантовых вычислений для ценообразования европейских колл-опционов. В учебнике Qiskit мы можем посмотреть на постепенное построение схемы, характерной для европейского звонка.

Приведенный выше код создает следующую квантовую схему:

European Call Circuit

На этой диаграмме мы видим реализацию логарифмически нормального распределения на первом уровне и функции линейной амплитудной оценки на втором уровне. Как в европейских реализациях call, так и в европейских реализациях put центральным алгоритмом является итеративная оценка амплитуды. Важно отметить, что эта реализация не полагается на квантовую оценку фазы, вместо этого она основана только на избранных итерациях Гровера. По сути, нас интересует вероятность измерения ∣1⟩ в последнем кубите.

Итеративная оценка амплитуды

Мы могли бы спросить, почему не существует квантового метода оценки американских опционов. Этот вопрос был центральным в моем исследовательском проекте, и мы все еще ищем правильный ответ. Нам удалось сформировать видение будущих исследований по этой теме. Наш подход будет модификацией алгоритма Ребентроста. Важно отметить, что алгоритм будет применять LSM для каждого пути для расчета выплат с использованием квантового компьютера. После этого можно рассчитать ожидаемые выплаты по американским опционам, применив квантовый метод Монте-Карло к путям кодирования регистров.

Несмотря на то, что этот исследовательский проект вышел за установленные QOSF сроки, я собрал существенную информацию по теме и пришел к выводу, что эти идеи можно проверить в реальном мире. В июне моя заявка была принята в Лабораторию творческого разрушения, где я намерен вывести свой исследовательский проект на новый уровень.

Новый подход к ценообразованию опционов на рынках капитала с использованием квантовых вычислений

Введение

Производные инструменты оказывают огромное влияние на современные финансы, поскольку они приносят пользу финансовым рынкам несколькими способами. Производный контракт — это финансовый инструмент, стоимость которого определяется на основе цены одного или нескольких базовых активов. Как правило, он выдается между эмитентом и держателем с датой истечения срока действия договора, которая действует до истечения срока действия договора. Ценообразование деривативов измеряет стоимость заключения деривативного контракта сегодня, учитывая неопределенность будущей стоимости базовых активов. Стоимость на дату истечения называется «выплатой».

Как правило, производные контракты оцениваются с помощью моделирования методом Монте-Карло. Моделирование Монте-Карло — это вероятностная численная модель, используемая для прогнозирования результатов неопределенного процесса, который требует значительных вычислительных мощностей для прогнозирования. вероятность исхода. Таким образом, вычислительные требования моделирования Монте-Карло являются одним из самых веских аргументов против самого себя. Кроме того, независимые выборки, полученные с помощью моделирования методом Монте-Карло, не всегда будут самыми лучшими. эффективен для всех видов проблемы. Квантовые алгоритмы, такие как Квантовая амплитудная оценка (QAE) и Улучшенная вариационная квантовая оптимизация (IVQO) может эффективно решать их, создавая настоящие независимые случайные выборки. Модели квантового машинного обучения, такие как Квантовые машины Больцмана (QBM) и модели квантовой оптимизации, такие как Квантовый отжиг (QA) может помочь в ценообразовании деривативов при одновременном повышении скорости вычислений.

Ценообразование производных финансовых инструментов

Ценообразование производных финансовых инструментов осуществляется уникальным безрисковым способом, который исключает возможность арбитража (одновременная покупка и продажа одного и того же актива на разных рынках с целью получения прибыли от незначительных различий). Чтобы использовать моделирование Монте-Карло, производная ценообразование требует следующих входных данных: цена акции, цена исполнения, волатильность, ожидаемый срок, безрисковая ставка и дивидендная доходность. Однако волатильность от непредвиденных событий, таких как пузырь на фондовом рынке и финансовые кризисы, не учитывается. Монте Имитационная модель Карло предполагает, что волатильность будет оставаться неизменной на протяжении всего срока действия контракта, что нетипично и нереально. В квантовых вычислениях Было показано, что модель квантовых машин Больцмана обладает лучшим уровнем точности в прогнозировании краха фондового рынка. Как правило, крах фондового рынка происходит после падения фондового рынка. пузырь. Следовательно, прогнозирование краха фондового рынка поможет рассчитать оптимальную цену дериватива. Квантовый компьютер также может решить эту проблему в квантовой сфере, ускорив вычисления.

Цена опциона

Опцион — это производный инструмент, который предлагает держателю выбор купить или продать любой из базовых активов, но не обязывает его сделать это. Опцион на различные активы включает относительно дорогостоящий расчет возможного движения цены актива с течением времени. интервалы, известные как пути. Прогнозирование будущих движений цен на активы может помочь в расчете оптимальной цены опциона. Таким образом, определение наименьшего количества возможных путей поможет рассчитать цену за короткий период времени. Алгоритм который использует модель оценки квантовой амплитуды на квантовом компьютере, превосходит моделирование Монте-Карло с точки зрения скорости и точности, создавая соответствующие выборки для каждого пути.

Портфели опционов

Контракты на несколько опционов заключаются одновременно, в отличие от одного опциона в нескольких популярных торговых стратегиях и стратегиях хеджирования. Инвестор может создать более сложную выплату, а не выбирать отдельные варианты, используя эти стратегии. Не зная в этом случае волатильность подтолкнет цену активов, и инвестор захочет получить прибыль от волатильных активов с той же датой истечения срока действия. Гибридный квантово-классический метод, называемый Улучшенная вариационная квантовая оптимизация может использоваться для определения оптимальной торговой стоимости актива в зависимости от текущей рыночной цены.

Разнообразный портфель ценных бумаг и использование опционных стратегий с высокой вероятностью — лучшие способы добиться успеха в качестве трейдера опционами. Диверсифицированная корзина — это группа портфелей, каждый из которых имеет один из самых низких рисков. Найти разнообразную корзину сложная задача для классического компьютера. Как результат, Квантовый отжиг может помочь в моделировании разнообразной корзины.

Будущее вперед

Ценообразование деривативов с использованием моделирования методом Монте-Карло является активной областью исследований на рынках капитала. Несмотря на его широкое распространение, часто требуется значительная вычислительная мощность для улучшения ценообразования опционов, особенно для сложных операций. параметры. Он также имеет ограничения на учет медвежьих рынков, рецессий или других видов финансовых кризисов, которые могут повлиять на портфели опционов. Оценивая оптимальную торговую стоимость активов в портфеле, квантовые алгоритмы могут помочь улучшить точность ценообразования опционов.