量子金融システムとは何ですか？ [簡単な概要]
量子ファイナンスは経済物理学の一分野であり、経済学の複雑な問題を解決するために理論と技術を適用することを含む異教の学際的な研究分野です。
金融問題、特に非線形ダイナミクス、不確実性、または確率過程を扱う問題に量子技術を実装することは、先発者にとって非常に有益です。市場の変動に対するより迅速な対応、より正確なリスク分析、および顧客エンゲージメントを改善するための行動データの採用は、量子コンピューティングが今後数十年間に提供できる特定の利点の一部です。
量子金融システムが本物である可能性があるかどうか疑問に思っているなら、答えはイエスです。一部の人にとっては空想科学小説のように聞こえるかもしれませんが、これは非常に本物のテクノロジーです。
実際、量子マネーを実装するという概念は、1970年に研究物理学者のStephenWiesnerによって導入されました。ただし、1983年まで未公開のままであり、（半正定値計画法のメソッドを使用して）開発する実用的な方法が2013年に発明されました。
今日、Financial Quantum Systemの主な目的は、資金の動きの一貫した整合性を促進し、財務モデルの不確実性を正確に推定し、中央銀行システムの欠点を排除することです。
現在の金融システム
金融の世界は過去50年間で大きく進化しました。少し前までは、何かを購入する際に支払う最も一般的な方法は、現金を使用することでした。今ではたくさんのオプションがあります。デビット/クレジットカードを使用するか、スマートフォンのアプリまたは暗号通貨ウォレットで支払います。選択はあなた次第です。
今日、世界最大の30の銀行は、合わせて55兆ドル以上を管理しています。証券業金融市場協会によると、債券市場の規模は世界で119兆ドルを超え、米国市場では46兆ドルです。
この複雑な市場では、膨大な数の金融サービス活動（証券の価格設定からリスク分析に至るまで）が毎秒実行されます。各アクティビティには、短期および長期の結果を評価する機能が必要です。
これを行うために、金融機関は統計的確率を測定する高度なアルゴリズムと機械学習モデルを利用しています。ただし、これらのモデルは完全に正確ではありません。2008年の金融危機の間に何が起こったのかを私たちは皆見ました。
現在の技術は、約束を果たすためにまだ多くの方法で成熟する必要があります。したがって、いくつかの金融会社は、量子物理学の法則を活用して、前例のない速度で大量のデータを処理する新しいプロセッサをテストしています。可能性は無限大です。
量子コンピューティングはどのように役立ちますか？
量子マシンは、新薬の発見、ディープニューラルネットワークの強化、金融市場のモデル化、安全な通信方法（量子インターネット）の開発など、膨大なコンピューティング能力を必要とする業界に革命をもたらすことができます。この記事では、量子コンピューターが現在の金融システムをどのように改善できるかに焦点を当てました。
銀行セクター、ノンバンク金融会社、ヘッジファンド、およびその他の金融機関は、顧客の取引や契約などの非常に機密性の高いデータを扱います。このデータは、長期間プライベートで安全に保つ必要があります。
セキュリティ価格設定などの銀行業務のほとんどは、高度な計算の複雑さを伴います。オプション価格の場合、急速に変化する市場に対応する必要があるため、さらに複雑になります。
したがって、金融機関は、顧客のデータを安全に保ちながら、ストックオプションの価格を効率的に決定する方法を常に模索しています。研究によると、量子コンピューティングはそのような重大な経済的問題を解決する大きな可能性を秘めています。
量子力学や、量子検索用のグローバーのアルゴリズムや因数分解用のショアのアルゴリズムなどの他のアルゴリズムをシミュレートする場合、量子コンピューターは従来のコンピューターよりも簡単に優れたパフォーマンスを発揮します。
量子コンピューティングの基本
量子コンピューターの動作原理は量子物理学に基づいており、粒子の特定の特性が常に2つの異なる状態、または2つの状態の任意の組み合わせにとどまっていることを示しています。二元論的処理システム（0と1）で動作する従来のコンピューターとは異なり、量子マシンは同時に0と1、または0と1のブレンドにすることができます。
量子システムは、まったく同時に複数の状態で存在する可能性があるため（この現象は重ね合わせと呼ばれます）、従来のスーパーコンピューターの範囲を超えたはるかに複雑なタスクを実行できます。これにより、膨大な計算の可能性の探求が始まります。
量子計算の結果も、対応するバイナリとは異なります。それらは（決定論的ではなく）確率論的です。つまり、入力が同じままであっても、出力は異なる可能性があります。したがって、結果が平均に向かって収束することを確認するには、同じ計算を数回実行する必要があります。
従来のコンピューターはビットを処理しますが、量子情報の基本単位はキュービット（または量子ビット）と呼ばれます。それは、光子、電子、または核として設計することができます。例には、2つの状態が「水平偏光」と「垂直偏光」である可能性がある光子の偏光が含まれます。または、2つの状態が「スピンアップ」と「スピンダウン」になる可能性がある電子のスピン。
量子法則に従って、キュービットは同時に両方の状態のコヒーレントな重ね合わせになります。たとえば、2キュービットの量子コンピューターは、「00」、「01」、「10」、「11」の状態を持つことができます。従来のコンピュータでは、これを実現するために4ビットが必要です。
同様に、3キュービットは8バイナリビットと同じ量、4キュービットは16ビットと同じ、5キュービットは32と同じ、6キュービットは64と同じなどになります。これを概観すると、300キュービットのシステムは、宇宙の原子の総数よりも多くの状態を持つことができます。最も強力な古典的なスーパーコンピューターでさえ、その量のデータを処理することはできませんでした。
そのため、金融機関は量子コンピューティングに大きな関心を示しています。従来のコンピューターでは不可能なタスクを実行できるほど高度な量子機械はまだありませんが、大きな進歩が進んでいます。
読む：量子コンピューターに関する22の最も興味深い事実
クォンタムマネーシステム
銀行の標準モデルでは、お金は3つの異なる形式で認識されます。商品マネー、法定紙幣、および受託者マネーです。
過去10年間に暗号通貨の上昇も見られましたが、まだ広く認識されていません。これは、中央の発行または規制権限を持たないデジタル決済システムです。代わりに、ブロックチェーンと呼ばれる分散型の公開元帳に基づいています。これは、通貨保有者が保有するすべての取引の記録です。
量子マネーは物事を次のレベルに引き上げます。量子暗号プロトコルを適用して、通貨を生成および検証します。任意の量子状態を完全にコピーすることはできないため、量子マネーを偽造することは不可能です。
このアイデアは紙の上では見栄えがしますが、現在のテクノロジーで実装することは現実的ではありません。これは、量子マネーが任意の量子状態を、従来のコンピュータメモリの量子力学的バージョンである量子メモリに格納する必要があるためです。
長年の研究と実験により、量子メモリは量子ビットを保存できるようになりましたが、それができるのはごく短時間だけです。世界中の多くの研究機関が、光によって運ばれる量子情報を保持できる記憶を作成するために新しい材料に取り組んでいます。
量子金融システムのメリット
従来のコンピューターのパワーを2倍にするには、タスクで動作するトランジスタの数が約2倍必要ですが、量子コンピューターのパワーは、1キュービットを追加するだけで2倍になります。したがって、それは先発者にとって非常に有益である可能性があります。
量子コンピューティングにより、金融機関は非常に具体的なビジネス上の問題を解決し、今後10年間でいくつかの運用プロセスを再設計することができます。
顧客のターゲティングと予測モデリング ：量子コンピューターは、複雑なデータ構造から隠れたパターンを見つけ、分類を実行し、正確な予測を行うのに非常に優れています。
不正検出 ：金融機関は、詐欺や不十分なサービス管理慣行により、毎年200〜450億ドルの収益を失っています。既存の不正検出システムはそれほど信頼性がありません。それらは80％の誤検知を返し、銀行セクターはほとんどの場合リスクにさらされたままになります。
量子コンピューティングは、支払い詐欺との戦いにおいて決定的な優位性を提供する可能性があります。量子重ね合わせとエンタングルメントから得られる指数関数的速度の力は、不正検出アルゴリズムを最適化するためのさまざまな可能なソリューションを再評価するのに役立ちます。
クライアント管理 ：量子コンピューティングは、プロセスを完全に合理化し、スタッフが顧客体験を完璧にするのに役立ちます。
ポートフォリオ管理 ：量子コンピューティングは、資産価格設定モデルをスピードアップし、パフォーマンスの向上を促進する可能性があります。近似値を使用しなくても、わずかな時間で無数の最適化計算を行うことができます。
その組み合わせ最適化機能は、投資家がポートフォリオの多様化を改善し、市場の状況と最終目標に応じてポートフォリオ投資のバランスを取り直し、取引決済プロセスを効率的に合理化するのに役立ちます。
量子ファイナンスの最近の動向
量子超越性に向けた過去10年間の進歩は、量子コンピューターが従来のコンピューターよりもいくつかの特定の問題を解決できることを証明しています。
たとえば、2014年には、オランダの研究者チームが量子力学の機能を利用して、事実上阻止することが不可能なクレジットカード/デビットカードを認証するための不正防止技術を開発しました。
2018年、カナダの研究者は、金融デリバティブのモンテカルロ価格設定のための量子アルゴリズムを公開し、量子重ね合わせで関連する確率分布を作成する方法と、量子測定を通じて金融デリバティブの価格を抽出する手法を示しました。
2020年に、David Orrellは、量子デバイス上で直接実行できる量子ウォークに基づく二項オプション価格モデルを提案しました。同じ年に、ポートフォリオ最適化問題を解決するためにD-Wave量子コンピューターが使用されました。結果は非常に有望でした。D-Waveハードウェアのパフォーマンス（サイズは制限されていますが）は、超高速の従来のコンピューターに匹敵します。
2021年に、研究者のグループが、可変時間条件数推定と量子線形回帰を使用して、高頻度の統計的裁定取引のための量子アルゴリズムを開発しました。
量子ファイナンスの現在と未来
量子コンピューティング技術はまだ完全には開発されていません。実際、その利点とアプリケーションのほとんどはまだ概念的なものです。したがって、銀行セクター全体には2つの選択肢があります。
- テクノロジーを待ち、機会や脅威が特定された場合にのみ対応します。
- または、クォンタムの世界とのつながりを開始し、ユースケースを特定して、クォンタムセキュリティソリューションを統合します。
2番目のオプションの方が良いようです。 JPMorgan Chase、HSBC、Wells Fargoなど、多くの投資銀行や金融サービス持株会社は、すでに数百万ドルを量子研究およびイノベーションプログラムに注ぎ始めています。
データの読み込みとデータのデータ処理のサブルーチンで大幅な多項式の高速化を実現するために、多くの研究とエンジニアリングの作業が行われてきました。
これまでのところ、従来の対応物よりも指数関数的に高速化された量子コンピューティングの実用的なアプリケーションは発明されていませんが、多くの有望なモデルが提案されています。
たとえば、IBMは、独自の量子コンピューティングチップに127キュービットを詰め込むことができました。プロセッサは、複数の層を使用して信号伝送ワイヤをホストします。これにより、量子ビットの正確な読み取りが可能になります。この手法は古典的なチップでは一般的ですが、量子コンピューティングの世界では大きな成果です。
量子コンピューターは2030年末までに従来のコンピューターの能力を超えると予想されています。IBMやGoogleを含む技術の巨人は、数百の量子ビットを保持できる量子マシンに取り組んでいます。 IBMは、1000キュービットのコンピューターの開発を含む、量子コンピューターの開発の青写真を発表することで、その願望をより具体的にしました。
これは、多くの業界、特に金融に破壊的な影響を及ぼします。実際、金融は、短期的および長期的に量子コンピューティングの恩恵を受ける最初のセクターであると推定されています。
しかし、銀行や金融機関における量子コンピューティングの将来の進歩には課題があります。量子マシンによって効率的に解決できる問題を特定し、アクセシビリティを向上させるためのインターフェイスを改善し、このテクノロジーに合わせてインフラストラクチャをアップグレードし、そのような量子マシンへの関心を医師や数学者のエリートグループを超えて拡大します。これらは近い将来に対処しなければならないこの分野。
全体として、クォンタムベースのソリューションの採用は短期的なプロセスではありません。ボタンをクリックしてすべてを完了するソフトウェアシステムをアップグレードするのとは異なります。これは長期的な道のりであり、問題を定義してインフラストラクチャを調整する銀行セクターの能力だけでなく、このプロセスにスタッフと顧客を含める能力にも依存します。
よくある質問
最も人気のある量子アルゴリズムは何ですか？
量子アルゴリズムは段階的な命令であり、各段階は量子コンピューターで実行できます。 「量子」という用語は、量子もつれや量子重ね合わせなど、量子計算のいくつかの基本的な機能を利用するアルゴリズムに使用されます。
これらのアルゴリズムは、検索と最適化、暗号化、大規模システムの一次方程式の解法、量子システムのシミュレーションなど、さまざまな分野に適用できます。最も人気のある5つの量子アルゴリズムは—
- ショアのアルゴリズム ：多項式時間の整数を因数分解します
- グローバーのアルゴリズム ：非構造化検索の問題をすばやく解決できます
- サイモンのアルゴリズム ：特定の問題を、最良の決定論的古典的アルゴリズムよりも指数関数的に高速かつ少ないクエリで解決します。
- Bernstein–Vaziraniアルゴリズム ：複雑度クラスBPPとBQPの間のオラクル分離を証明するために開発されました。
- Deutsch–Jozsaアルゴリズム： 特定の問題の計算ツールとして量子コンピューターを使用することが有利である可能性があることを最初に示したのは、です。
量子金融システムはいつ開始されますか？
量子金融システムの時代が始まろうとしています。今後10年以内に、量子コンピューティングはおそらく金融セクターの主流ソリューションの1つになるでしょう。
MarketsandMarkets Researchのレポートによると、量子コンピューティングの市場規模は、2021年の4億7,200万ドルから、2026年までに17.6億ドルに達すると予測されており、予測期間中のCAGRは30.1％で成長しています。金融セクターでの量子ベースのテクノロジーの早期採用は、世界中の市場の成長を後押しすることが期待されています。
どの銀行が量子コンピューティングに投資していますか？
J.P.モーガン、ゴールドマンサックス、シティグループ、三菱ファイナンシャルグループ、バークレイズ、ウェルズファーゴ、BNPパリバ、HSBC、ジャパンポストバンク—これらはすべてこのテクノロジーに数百万ドルを注ぎ込んでいます。量子コンピューティングアプリケーションの実験を始めた人もいます。
量子コンピューティングに投資できますか？
はい、量子コンピューティング技術に賭けたい投資家には多くの機会があります。この分野で働いている多くの企業がニューヨーク証券取引所に上場しています。量子コンピューティングETF（ディファイアンスクォンタムETF）も利用可能で、この業界へのより一般的なエクスポージャーを得ることができます。
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