Квантовые финансовые системы: Понятный практический обзор

Квантовые финансы — это раздел эконофизики, неортодоксального междисциплинарного направления исследований, которое применяет теории и методы физики для решения сложных экономических задач.

Почему квантовые технологии важны для финансов

Внедрение квантовых технологий для решения финансовых проблем — особенно связанных с нелинейной динамикой, неопределенностью или стохастическими процессами — может дать серьезное преимущество первым игрокам. Более быстрая реакция на волатильность рынков, более точный анализ рисков и использование поведенческих данных для повышения вовлеченности клиентов — лишь некоторые из преимуществ, которые квантовые вычисления могут принести в ближайшие десятилетия.

Если вы сомневаетесь, может ли квантовая финансовая система стать реальностью, ответ — да. Это не научная фантастика, а вполне реальная технология.

Концепция квантовых денег была предложена еще в 1970 году физиком Стивеном Визнером, но оставалась неопубликованной до 1983 года. Практичный способ их реализации (с использованием полуопределенного программирования) был изобретен лишь в 2013 году.

Сегодня главная цель квантовой финансовой системы — обеспечить целостность движения средств, точно оценивать неопределенность в финансовых моделях и устранить недостатки современной банковской системы.

Текущая финансовая система

За последние 50 лет финансовый мир сильно изменился. Еще недавно наличные были основным способом оплаты, а сегодня у нас есть десятки вариантов: дебетовые и кредитные карты, мобильные приложения, криптовалютные кошельки.

30 крупнейших банков мира управляют совокупно более чем 55 трилльонами долларов. По данным Ассоциации индустрии ценных бумаг и финансовых рынков, объем облигационного рынка превышает 119 трилльонов долларов во всем мире и 46 трилльонов — на рынке США.

В этой сложной среде каждую секунду выполняется огромное количество финансовых операций — от ценообразования ценных бумаг до анализа рисков. Каждая из них требует оценки краткосрочных и долгосрочных последствий.

Финансовые институты используют продвинутые алгоритмы и модели машинного обучения для расчета статистических вероятностей. Однако эти модели несовершенны — финансовый кризис 2008 года это наглядно продемонстрировал.

Существующим технологиям еще предстоит зреть. Поэтому множество финансовых компаний уже тестируют новые процессоры, использующие законы квантовой физики для обработки массивов данных беспрецедентной скоростью. Возможности безграничны.

Как квантовые вычисления могут помочь?

Квантовые машины способны произвести революцию в отраслях, требующих колоссальной вычислительной мощности: открытии новых лекарств, обучении глубоких нейросетей, моделировании финансовых рынков и создании защищенных каналов связи (квантовый интернет). В этой статье мы фокусируемся на их применении в финансах.

Банки, небанковские финансовые организации, хедж-фонды работают с крайне чувствительными данными: транзакциями клиентов, контрактами. Эти данные должны оставаться конфиденциальными длительное время.

Большинство банковских операций, вроде ценообразования инструментов, обладают высокой вычислительной сложностью. При оценке опционов сложность возрастает из-за необходимости мгновенно реагировать на меняющиеся рынки.

Поэтому финансовые институты постоянно ищут способы эффективно определять справедливую цену опционов, сохраняя при этом безопасность данных клиентов. Исследования показывают: квантовые вычисления обладают огромным потенциалом для решения таких критических задач.

В задачах моделирования квантовой механики и выполнения алгоритмов — например, алгоритма Гровера для квантового поиска или алгоритма Шора для факторизации — квантовые компьютеры превосходят классические.

Основы квантовых вычислений

Принцип работы квантовых компьютеров основан на квантовой физике: определенные свойства частиц могут находиться в двух состояниях одновременно или в их суперпозиции. В отличие от классических компьютеров, работающих с битами (0 и 1), кубиты могут быть 0 и 1 одновременно.

Благодаря суперпозиции квантовая система может существовать во множестве состояний сразу, что позволяет решать задачи, недоступные даже самым мощным классическим суперкомпьютерам. Это открывает доступ к огромному вычислительному пространству.

Результаты квантовых вычислений вероятностны, а не детерминированы: при одинаковом входе выход может отличаться. Поэтому одну и ту же задачу выполняют многократно, пока результаты не сойдутся к среднему значению.

Базовой единицей квантовой информации является кубит. Его можно реализовать через фотоны, электроны или ядра. Примеры: поляризация фотона (горизонтальная/вертикальная) или спин электрона (вверх/вниз).

Согласно квантовым законам, кубит может находиться в когерентной суперпозиции обоих состояний. Два кубита дают 4 состояния (00, 01, 10, 11), для которых классическому компьютеру понадобилось бы 4 бита. 3 кубита = 8 бит, 4 кубита = 16 бит, и так далее. Система из 300 кубитов может иметь больше состояний, чем атомов во Вселенной. Никакой классический суперкомпьютер не справится с таким объемом данных.

Именно поэтому финансовые институты проявляют живой интерес к квантовым вычислениях. Пока ни одна квантовая машина не способна выполнить задачу, нерешаемую классическим компьютером, прогресс идет семимильными шагами.

Квантовая денежная система

В стандартной банковской модели деньги делятся на три формы: товарные, фиатные и фидуциарные. За последнее десятилетие набрали популярность криптовалюты — децентрализованные платежные системы на базе блокчейна.

Квантовые деньги поднимают безопасность на новый уровень. Они используют квантовые криптографические протоколы для генерации и валидации валюты. Поскольку произвольные квантовые состояния нельзя идеально скопировать (теорема о неклонировании), подделать квантовые деньги невозможно.

Идея прекрасна на бумаге, но с текущими технологиями нереализуема: квантовые деньги требуют хранения произвольных квантовых состояний в квантовой памяти. Годы исследований позволили хранить кубиты, но только очень короткое время. По всему миру ищут материалы, способные удерживать квантовую информацию, переносимую светом, дольше.

Преимущества квантовой финансовой системы

В то время как удвоение мощности классического компьютера требует примерно удвоения количества транзисторов, мощность квантового компьютера удваивается добавлением всего одного кубита. Это дает колоссальное преимущество пионерам.

Квантовые вычисления позволят финансовым институтам решать специфические бизнес-задачи и перепроектировать операционные процессы в ближайшее десятилетие.

Таргетинг клиентов и предиктивное моделирование

Квантовые компьютеры исключительно хорошо находят скрытые закономерности в сложных структурах данных, выполняют классификацию и точные прогнозы.

Обнаружение мошенничества

Финансовые институты теряют 20–45 млрд долларов ежегодно из-за мошенничества и неэффективного управления сервисом. Существующие системы выдают 80% ложных срабатываний, оставляя банки в зоне риска. Квантовые вычисления могут дать решающее преимущество: экспоненциальная скорость, основанная на суперпозиции и запутанности, позволит пересмотреть множество вариантов решений для оптимизации алгоритмов обнаружения фрода.

Управление клиентами

Квантовые технологии смогут идеально оптимизировать процессы и помочь персоналу сделать клиентский опыт безупречным.

Управление портфелем

Квантовые вычисления могут ускорить модели ценообразования активов и повысить их эффективность, выполняя множество оптимизационных расчетов за доли секунды без приближений. Комбинаторные возможности помогут инвесторам улучшить диверсификацию портфеля, перебалансировать инвестиции в соответствии с рыночными условиями и целями, а также оптимизировать процессы расчетов по сделкам.

Недавние достижения в квантовых финансах

Прогресс последних 10 лет на пути к квантовому превосходству доказал: квантовые компьютеры решают определенные задачи лучше любых классических.

• 2014 г.: Исследователи из Нидерландов разработали мошеннически-устойчивую аутентификацию банковских карт на основе квантовой механики.
• 2018 г.: Канадские ученые опубликовали квантовый алгоритм Монте-Карло для ценообразования финансовых деривативов.
• 2020 г.: Дэвид Орелл предложил биномиальную модель ценообразования опционов на основе квантового блуждания, запускаемую прямо на квантовом устройстве. Тот же год D-Wave решили задачу оптимизации портфеля — результаты были сопоставимы с суперкомпьютерами.
• 2021 г.: Разработаны квантовые алгоритмы для высокочастотного статистического арбитража с использованием оценки числа обусловленности переменного времени и квантовой линейной регрессии.

Настоящее и будущее квантовых финансов

Квантовые вычисления еще не зрели — большинство преимуществ и применений остается концептуальным. Банковский сектор стоит перед выбором: ждать и реагировать, или начать интеграцию квантовых решений уже сейчас.

Второй вариант выглядит лучше. JPMorgan Chase, HSBC, Wells Fargo и многие другие уже инвестируют миллионы в квантовые исследования.

Пока не изобретено ни одного практического приложения с экспоненциальным ускорением над классическими аналогами, предложено множество перспективных моделей. IBM уложила 127 кубитов в свой чип — огромный прорыв для квантового железа.

Ожидается, что к 2030 году квантовые компьютеры превзойдут классические. IBM и Google работают над машинами на сотни кубитов; IBM опубликовала дорожную карту до 1000-кубитового компьютера.

Это разрушительно повлияет на многие отрасли, и финансы, по прогнозам, станут первым сектором, извлекущим выгоду в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Однако вызовов много: определение задач для квантовых машин, улучшение интерфейсов, модернизация инфраструктуры, расширение круга специалистов за пределами узкой группы физиков и математиков.

Внедрение квантовых решений — не краткосрочный процесс. Это долгий путь, зависящий не только от способности банков формулировать задачи и адаптировать инфраструктуру, но и от вовлечения сотрудников и клиентов.

Часто задаваемые вопросы

Какие квантовые алгоритмы самые популярные?

Квантовый алгоритм — пошаговая инструкция для квантового компьютера, использующая суперпозицию или запутанность. Пять самых известных:

1. Алгоритм Шора — факторизация целых чисел за полиномиальное время
2. Алгоритм Гровера — быстрое решение задач неструктурированного поиска
3. Алгоритм Саймона — экспоненциально быстрее лучших детерминированных классических алгоритмов
4. Алгоритм Бернштейна — Вазирани — доказывает разделение классов сложности BPP и BQP
5. Алгоритм Дойча — Джозса — первый, показавший преимущество квантового компьютера для конкретной задачи

Когда начнется эра квантовой финансовой системы?

Она вот-вот начнется. В ближайшее десятилетие квантовые вычисления, скорее всего, станут мейнстримом в финансах. По отчету MarketsandMarkets, рынок квантовых вычислений достигнет $1,76 млрд к 2026 году (с $472 млн в 2021 г., CAGR 30,1%). Раннее внедрение в финансах будет драйвером роста.

Какие банки инвестируют в квантовые вычисления?

J.P. Morgan, Goldman Sachs, Citigroup, Mitsubishi Financial Group, Barclays, Wells Fargo, BNP Paribas, HSBC, Japan Post Bank — все вливают миллионы, некоторые уже экспериментируют с приложениями.

Можно ли инвестировать в квантовые вычисления?

Да, возможностей много. Несколько компаний сектора торгуются на NYSE. Доступен ETF (Defiance Quantum ETF) для диверсифицированного экспозирования.