量子计算如何帮助金融业？

QC仅处于开发阶段;实验已经在金融业显示出巨大的潜力。

根据世界经济论坛 2022 年的估计，各国政府在量子计算研究方面的投资超过 25 亿美元，去年完成了超过 1 亿美元的风险投资交易。量子计算机（QC）处于发展的早期阶段，在成为日常使用的实用工具之前，需要克服许多技术挑战。

然而，它们已经在广泛的领域显示出巨大的应用潜力。QC能够比经典计算机以指数级的速度解决复杂的数学问题，使其成为多项复杂任务的理想选择。金融业是测试该技术的首批运行者之一。然而，从军事到制药、物流和制造公司，一些行业都在尝试质量控制。

QC的上述特征可以对金融服务的未来产生巨大影响。QC可以在多项任务中支持财务预测和财务建模，以实现更快，更准确的流程。值得注意的是，投资组合优化、风险管理和资产定价是一些被提及最多的例子。然而，它们对密码学的潜在优势和威胁使得金融服务提供商监控该技术非常重要。

合作在QC领域至关重要，因为技术和软件开发使革命成为可能。加速计划由最大的科技公司发起，用于试验其硬件、软件或云解决方案，如IBM、微软、谷歌或亚马逊。

高盛（Goldman Sachs）与Microsoft Azure Quantum合作，探索使用QC进行定价。摩根大通正在试验用于优化和风险管理的量子解决方案。汇丰银行于 2022 年宣布与 IBM 合作，探索使用 QC 进行定价、投资组合优化和风险缓解。

什么是量子计算机？

QC是基于量子力学原理的新机器，可以比经典计算机更快地执行计算。

QC的表达是指一种基于量子力学原理的新型机器。量子力学是物理学的一个分支，处理原子和亚原子尺度上物质和光的行为。QC最有价值的特性是它们执行某些类型的计算比经典计算机快得多。

经典计算机以比特为单位存储和处理信息，而QC使用量子比特（或量子比特）。位以二进制格式表示信息，只能有两个可能的值：零或一。通过经典计算机的每一条信息本质上都是一长串零和一。

量子比特可以同时以多种状态存在，这种属性称为叠加。这意味着单个量子比特可以表示 0 和 1 的多种可能组合;因此，它可以处理比经典比特大得多的信息。

量子比特的另一个令人兴奋的特征是“纠缠”的潜力，即创建量子比特对。修改对中一个量子比特的状态将以可预测的方式更改另一个量子比特的状态。在经典计算机中增加比特数对处理能力有线性影响，而向量子机器添加额外的量子比特会导致处理能力呈指数级增长。

为什么将量子计算机整合到现有技术中如此具有挑战性？

尽管质量控制具有巨大的潜力，但该技术及其应用需要克服几个具有挑战性的障碍。

处理量子比特是一项极具挑战性的科学任务，因为它们需要在受控的量子态中分离，这是非常脆弱的。物理环境（振动或温度）的最小变化都可能导致不平衡，即叠加的崩溃。需要采取复杂的预防措施，例如过冷冰箱、隔热室或真空室，以保护系统不失去平衡。

挑战的另一个方面是，作为一种不同的范式，QC不仅需要全新的硬件和软件，还需要算法解决方案。许多文章讨论了QC在机器学习，人工智能或密码学中的潜力。不太常强调的是，它不仅意味着使用QC来运行为经典计算机设计的算法（量子增强），而且意味着构建全新的算法，这些算法利用了QC的功能。

银行业的质量控制可以改变游戏规则，因为它有可能使计算和交易的速度和数量成倍增加。然而，不同的金融机构才开始尝试自己的量子算法，这些潜力的极限尚不清楚。量子算法是利用量子系统的独特属性（如叠加和纠缠）的算法。

量子算法的一个例子是Grover算法，它可以用来比经典算法更快地搜索大型非结构化的金融数据数据库。例如，它可用于搜索特定的金融交易或识别财务数据中的模式。另一个例子是Shor算法，它使人能够比经典算法更快地分解大量数字。

量子计算对金融行业有什么好处？

金融业看好量子计算。投资组合优化、风险管理和资产定价等任务有很大的机会成为受益者。

Grover和Shor的算法可以应用于投资组合优化。投资组合优化涉及找到最佳的投资组合，以最大限度地提高回报，同时将风险降至最低。除了提供更快、更准确的计算外，该技术还可以实现更灵活的优化策略，考虑更广泛的因素，如环境、社会和治理因素。

另一个例子可能是资产定价。资产定价是估计股票、债券和衍生品等金融资产价值的过程。传统的金融资产定价方法依赖于复杂的数学模型，例如蒙特卡罗模拟，它涉及模拟给定金融资产的大量可能结果，然后使用这些模拟来估计其价值。例如，量子蒙特卡罗（QMC）可以处理具有非线性收益的复杂金融工具，例如期权。

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