" - Как квантовые вычисления помогают финансовой индустрии?
- Что такое квантовые компьютеры?
- Почему так сложно внедрить квантовые компьютеры в существующие технологии?
- Каковы преимущества квантовых вычислений для финансовой отрасли?
- Почему квантовые вычисления — палка о двух концах в криптографии?
Как квантовые вычисления помогают финансовой индустрии?
Квантовые вычисления (QC) находятся в начальной стадии разработки, но первые 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. Квантовые компьютеры способны решать сложные математические задачи экспоненциально быстрее, чем классические компьютеры, что делает их идеальными для решения нескольких сложных задач. Финансовая индустрия одной из первых начала тестировать эту технологию. Тем не менее, еще несколько отраслей, от военных до фармацевтических, логистических и производственных компаний, экспериментируют с квантовыми вычислениями.
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 обеспечения 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 криптовалют заставляют поставщиков финансовых услуг следить за этой технологией.
Сотрудничество имеет решающее значение в области квантовых вычислений, поскольку разработка технологий и программного обеспечения способствует революции. Ускоряющие программы инициируются крупнейшими технологическими компаниями для экспериментов со своим 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 квантовых вычислений 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.
Определение «квантовый компьютер» 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 квантовых компьютеров является то, что они выполняют определенные виды расчетов намного быстрее, чем классические компьютеры.
Классические компьютеры хранят и обрабатывают информацию в битах, тогда как в квантовых вычислениях 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 существу 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 — потенциальная «запутанность», когда создаются пары кубитов. Изменение состояния одного кубита в паре изменит состояние другого кубита предсказуемым образом. Это свойство придает квантовым вычислениям 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 квантовых вычислений, эта технология и ряд ее приложений 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 суперхолодные камеры, изоляция или вакуумные камеры, чтобы защитить систему от потери равновесия.
Другой аспект проблемы заключается в том, что квантовые вычисления 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 используют уникальные свойства квантовых систем, такие как суперпозиция и запутанность.
Одним из примеров квантовых алгоритмов является алгоритм Гровера, который позволяет осуществлять поиск в больших неструктурированных базах финансовых данных быстрее, чем классические алгоритмы. Его, например, можно использовать для поиска определенных финансовых транзакций или выявления закономерностей в финансовых данных. Другим примером является алгоритм Шора, который позволяет учитывать 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 могут применяться 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 параметров, таких как экологические, социальные и управленческие факторы.
Другим примером может быть ценообразование активов. Оценка активов — это процесс оценки стоимости таких финансовых активов, как акции, облигации и производные финансовые инструменты. Традиционные методы оценки финансовых активов основаны на сложных математических моделях, таких как метод Монте-Карло, который 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.
| Традиционное моделирование методом Монте-Карло | Квантовое моделирование методом Монте-Карло | |
|---|---|---|
| Моделируемая система | Используется для моделирования классических систем, таких как физические процессы в материаловедении или финансовое моделирование | Используется для моделирования квантовых систем, таких как электроны в атомах или молекулах |
| Способ моделирования | На основе случайной выборки распределений вероятностей для моделирования событий | Основанный на решении уравнения Шредингера (ключевого инструмента для понимания поведения атомов, молекул и других квантовомеханических систем) для определения волновых функций и квантовомеханических свойств |
| Вычислительные требования | Как правило, менее трудоемкий в вычислительном отношении, чем моделирование QMC | Как правило, более трудоемкий в вычислительном отношении, чем классическое моделирование методом Монте-Карло |
| Точность | Как правило, менее точные, чем моделирование QMC, для очень сложных финансовых задач | Как правило, более трудоемкий в вычислительном отношении, чем классическое моделирование методом Монте-Карло |
| Доступность | Широко используется и доступен большинству исследователей и практиков | Специализированный и требующий более продвинутых вычислительных ресурсов и экспертных знаний |
Вот вопрос на миллиард долларов: могут ли квантовые компьютеры предсказать фондовый рынок? Хотя квантовые вычисления могут иметь некоторые преимущества перед классическими компьютерами в определенных задачах финансового моделирования, маловероятно, что они смогут предсказать фондовый рынок с абсолютной 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. Оно используется для защиты каналов связи между банковскими системами, веб-сайтами и мобильными приложениями, а также для защиты данных на серверах, в 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 достаточно мощный квантовый компьютер теоретически может взломать многие из существующих методов шифрования, он также может создать новые и более безопасные методы, невосприимчивые к атакам со стороны классических компьютеров.
Квантовые компьютеры экспоненциально быстрее, чем классические, что означает, что они могут быстро решать математические задачи, на решение которых у классических компьютеров ушли бы годы, десятилетия или даже столетия. Это включает в себя математические проблемы, которые лежат в основе многих схем шифрования, используемых для защиты цифровой связи и транзакций.
Например, алгоритм Шора можно использовать для эффективной факторизации больших чисел, что является основой для многих алгоритмов шифрования с открытым ключом, таких как RSA (аббревиатура сформирована по именам создателей, Ривест-Шамир-Адлеман).
Однако квантовая криптография также может использоваться для создания новых криптографических методов, более безопасных, чем классические. Например, распространение квантового ключа — это метод создания и распространения секретного ключа между двумя сторонами, когда может быть обеспечена конфиденциальность и целостность обмениваемой информации, даже если злоумышленник перехватит сообщение.
Указанные особенности создают некоторую неопределенность в отношении будущего квантовых вычислений в блокчейн-технологиях. Квантовый компьютер 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.
