💬 Как квантовые вычисления влияют на финансовую отрасль?

Как квантовые вычисления влияют на финансовую отрасль?

Как квантовые вычисления помогают финансовой индустрии?

QC находятся только в стадии разработки; эксперименты уже показывают их большой потенциал в финансовой индустрии.

По оценке Всемирного экономического форума за 2022 год, национальные правительства инвестировали более 25 миллиардов долларов в исследования в области квантовых вычислений, а в предыдущем году было заключено венчурных сделок на сумму более 1 миллиарда долларов. Квантовые компьютеры (КК) находятся на ранних стадиях разработки, и существует множество технических проблем, которые необходимо решить, прежде чем они смогут стать практическими инструментами для повседневного использования.

Тем не менее, они уже продемонстрировали большой потенциал для применения в самых разных областях. QC способны решать сложные математические задачи экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры, что делает их идеальными для решения нескольких сложных задач. Финансовая индустрия — одна из первых, кто начал тестировать эту технологию. Тем не менее, от военных до фармацевтических, логистических и производственных компаний, несколько отраслей экспериментируют с контролем качества.

Упомянутые особенности QC могут оказать огромное влияние на будущее финансовых услуг. Есть несколько задач, в которых финансовое прогнозирование и финансовое моделирование могут поддерживаться QC для более быстрых и точных процессов. Примечательно, что оптимизация портфеля, управление рисками и ценообразование активов являются одними из наиболее часто упоминаемых примеров. Однако их потенциальные преимущества и угрозы для криптографии заставляют поставщиков финансовых услуг следить за этой технологией.

Сотрудничество имеет решающее значение в области контроля качества, поскольку разработка технологий и программного обеспечения способствует революции. Ускоряющие программы инициируются крупнейшими технологическими компаниями для экспериментов с их оборудованием, программным обеспечением или облачными решениями, такими как IBM, Microsoft, Google или Amazon. 

Goldman Sachs сотрудничает с Microsoft Azure Quantum, чтобы изучить возможность использования QC для ценообразования. JPMorgan экспериментирует с квантовыми решениями для оптимизации и управления рисками. HSBC объявил о сотрудничестве с IBM в 2022 году для изучения возможностей использования QC для ценообразования, оптимизации портфеля и снижения рисков.

Что такое квантовые компьютеры?

QC — это новые машины, которые могут выполнять вычисления намного быстрее, чем классические компьютеры, основанные на принципах квантовой механики.

Выражение КК относится к новому типу машин, основанных на принципах квантовой механики. Квантовая механика — это раздел физики, изучающий поведение материи и света на атомном и субатомном уровнях. Наиболее ценным свойством КК является то, что они выполняют определенные виды расчетов намного быстрее, чем классические компьютеры.

Классические компьютеры хранят и обрабатывают информацию в битах, тогда как QC используют квантовые биты (или кубиты). Биты представляют информацию в двоичном формате и могут иметь только два возможных значения: ноль или единицу. Каждая порция информации, проходящая через классический компьютер, по сути представляет собой длинную последовательность нулей и единиц. 

Кубиты могут находиться в нескольких состояниях одновременно, это свойство известно как суперпозиция. Это означает, что один кубит может представлять множество возможных комбинаций нулей и единиц; следовательно, он может обрабатывать гораздо больший объем информации, чем классический бит.

Еще одна захватывающая особенность кубитов — потенциал «запутанности». где создаются пары кубитов. Изменение состояния одного кубита в паре изменит состояние другого кубита предсказуемым образом. Это свойство придает QC дополнительную силу. Увеличение числа битов в классическом компьютере оказывает линейное влияние на вычислительную мощность, в то время как добавление дополнительного кубита в квантовую машину вызывает экспоненциальное увеличение вычислительной мощности.

Почему так сложно внедрить квантовые компьютеры в существующие технологии?

Несмотря на большой потенциал QC, технология и ее приложения должны преодолеть несколько сложных барьеров.

Работа с кубитами — чрезвычайно сложная научная задача, потому что их необходимо изолировать в контролируемом квантовом состоянии, которое чрезвычайно хрупко. Малейшее изменение физической среды (вибрации или температуры) может вызвать дисбаланс, то есть коллапс суперпозиции. Требуются комплексные профилактические меры, такие как переохлаждаемые холодильники, изоляция или вакуумные камеры, чтобы защитить систему от потери равновесия.

Другой аспект проблемы заключается в том, что QC как другая парадигма требуют не только совершенно нового оборудования и программного обеспечения, но и алгоритмических решений. В многочисленных статьях обсуждается потенциал QC в области машинного обучения, искусственного интеллекта или криптографии. Менее часто подчеркивалось, что это означает не только использование QC для запуска алгоритмов, разработанных для классических компьютеров (с квантовыми улучшениями), но и создание совершенно новых алгоритмов, которые используют возможности QC.

Контроль качества в банковской сфере может изменить правила игры благодаря потенциальному увеличению скорости и объема расчетов и транзакций. Однако различные финансовые институты только начали экспериментировать со своими собственными квантовыми алгоритмами, и пределы этих возможностей пока не ясны. Квантовые алгоритмы — это алгоритмы, использующие уникальные свойства квантовых систем, такие как суперпозиция и запутанность.

Одним из примеров квантовых алгоритмов является алгоритм Гровера, который можно использовать для поиска в больших неструктурированных базах данных финансовых данных быстрее, чем классические алгоритмы. Например, его можно использовать для поиска определенных финансовых транзакций или выявления закономерностей в финансовых данных. Другим примером является алгоритм Шора, который позволяет вычислять большие числа быстрее, чем классические алгоритмы.

Каковы преимущества квантовых вычислений для финансовой отрасли?

Финансовая индустрия с оптимизмом смотрит на квантовые вычисления. Такие задачи, как оптимизация портфеля, управление рисками и ценообразование активов, имеют большие шансы стать бенефициарами.

Алгоритмы Гровера и Шора можно применять для оптимизации портфеля. Оптимизация портфеля включает в себя поиск оптимальной комбинации инвестиций для максимизации прибыли при минимизации риска. Помимо обеспечения более быстрых и точных расчетов, технология может обеспечить более гибкие стратегии оптимизации, которые учитывают более широкий спектр факторов, таких как экологические, социальные и управленческие факторы.

Другим примером может быть ценообразование активов. Оценка активов — это процесс оценки стоимости финансовых активов, таких как акции, облигации и производные финансовые инструменты. Традиционные методы оценки финансовых активов основаны на сложных математических моделях, таких как моделирование Монте-Карло, которое включает моделирование большого количества возможных результатов для данного финансового актива, а затем использование этих моделей для оценки его стоимости. Quantum Monte Carlo (QMC) может обрабатывать, например, сложные финансовые инструменты, такие как опционы, которые имеют нелинейные выплаты.

Вот вопрос на миллиард долларов: могут ли квантовые компьютеры предсказать фондовый рынок? Хотя QC могут иметь некоторые преимущества перед классическими компьютерами в определенных задачах финансового моделирования, маловероятно, что они смогут предсказать фондовый рынок с полной точностью. Кроме того, как и любая новая технология, квантовые вычисления также создают свои уникальные проблемы и ограничения, которые необходимо решить, прежде чем можно будет реализовать весь их потенциал в финансовых приложениях.

Многие компании, предоставляющие финансовые услуги, возлагают большие надежды на влияние QC на управление рисками. Он включает в себя идентификацию, оценку, приоритизацию рисков и принятие мер по снижению или управлению этими рисками. Каждый шаг включает в себя математическое моделирование и симуляции для прогнозирования результатов риска, а время и точность играют решающую роль в этом процессе. Кибербезопасность — важная часть управления рисками, которую можно улучшить, включив более совершенные методы шифрования.

Шифрование стало важной мерой в банковской сфере, которая защищает конфиденциальную информацию от несанкционированного доступа. Он используется для защиты каналов связи между банковскими системами, веб-сайтами и мобильными приложениями, а также для защиты данных на серверах, базах данных и резервных копиях. Кроме того, шифрование используется для создания цифровых подписей, которые помогают гарантировать подлинность документов и предотвращают несанкционированное изменение или подделку конфиденциальных документов.

Почему квантовые вычисления — палка о двух концах в криптографии?

Криптография и технологии блокчейна наверняка не останутся в стороне от квантовых вычислений; однако направление остается под вопросом.

Квантовые вычисления представляют как угрозу, так и возможности для криптографии. Хотя он может взломать многие из существующих методов шифрования, он также может создать новые и более безопасные методы, невосприимчивые к атакам со стороны классических компьютеров.

QC экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры, что означает, что они могут быстро решать математические задачи, на решение которых у классических компьютеров ушли бы годы, десятилетия или даже столетия. Сюда входят математические проблемы, лежащие в основе многих схем шифрования, используемых для защиты цифровой связи и транзакций. 

Например, алгоритм Шора можно использовать для эффективного разложения больших чисел на множители, что является основой для многих алгоритмов шифрования с открытым ключом, таких как RSA (аббревиатура относится к имени создателей, Rivest–Shamir–Adleman).

Однако квантовая криптография также может использоваться для создания новых криптографических методов, более безопасных, чем классические методы. Например, распространение квантового ключа — это метод создания и распространения секретного ключа между двумя сторонами, при этом может быть обеспечена конфиденциальность и целостность обмениваемой информации, даже если злоумышленник перехватит сообщение.

Указанные особенности создают некоторую неопределенность в отношении будущего КК в блокчейн-технологиях. Он может взломать существующие методы шифрования, используемые в блокчейне, что может поставить под угрозу безопасность цифровых активов и транзакций. В то же время исследователи работают над разработкой квантово-устойчивых методов шифрования для блокчейнов, чтобы противостоять этой угрозе, таких как шифрование с открытым ключом CRYSTALS-Kyber от IBM. Кроме того, QC могут улучшить блокчейны, повысив скорость их обработки и масштабируемость, что может привести к более эффективным и безопасным транзакциям.