量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)一、量子計(jì)算的背景P發(fā)展(一)量子計(jì)算的背景量[技o(jì)作為

20

世t最偉大?科發(fā)ó之一1，??

1920

年問(wèn)世以來(lái)就催生了核磁共振1?Y等新技o(jì)成?2?第一次量[技o(jì)?}開(kāi)?，量[科技在宏?世}逐漸普?應(yīng)用，人類(lèi)在系統(tǒng)性?o與調(diào)控微?t[方面能力大幅ó升，量[技o(jì)在?o采?1處vü傳輸?域應(yīng)用?可能性正在成為ó?2幾n世t以來(lái)，人類(lèi)探索微?t[?進(jìn)程從未停o，從<探o時(shí)?=r<調(diào)控時(shí)?=，隨著人類(lèi)對(duì)微?t[探~?逐漸深入，量[技o(jì)?發(fā)展也進(jìn)入快車(chē)道2本世t以來(lái)，量[技o(jì)迎來(lái)了對(duì)微?量[操控?第二次?}浪潮，以量[??1量[通?ü量[精密o量為?表?科技成?進(jìn)展?新月異，在?o·取1傳輸ü處v方面y體ó?y大?應(yīng)用價(jià)|力，并已經(jīng)應(yīng)用在能源1?防1航天1通?1生}科等?域，為人類(lèi)生活質(zhì)量?科技發(fā)展帶來(lái)諸多正面影Y2在第Dkà子?術(shù)革命中，à子計(jì)算1à子通信和à子精à測(cè)à等領(lǐng)域的?術(shù)突破r?當(dāng)_à子信o?術(shù)破局的s鍵2w中，à子通信產(chǎn)業(yè)W?程相ü較快，目前t經(jīng)在ā于衛(wèi)或Z纖網(wǎng)t的長(zhǎng)距離`1

DowlingJP,

MilburnGJ.Quantumtechnology:thesecondquantumrevolution[J].Philosophical

TransactionsoftheRoyalSocietyof

London.

Series

A:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,2003,3611809:1655-1674.1量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)輸和廣域ā網(wǎng)à用P×得T要?展22016?

8o，<墨子?=à子ù學(xué)實(shí)驗(yàn)衛(wèi)在酒泉衛(wèi)發(fā)射中心r?發(fā)射，o志著中?在à子通信研究領(lǐng)域在世界范圍內(nèi)率Y×得T大突破22017?

9o，全長(zhǎng)

2000}Yà子保à通信~線4

4

<e滬~線=l式開(kāi)通，2021?

1o，s?實(shí)ā4600

}Y地à子àμV發(fā)，初n構(gòu)建y地一體W廣域à子通信網(wǎng)雛形2同時(shí)，在à子精à測(cè)à研究領(lǐng)域，?內(nèi)外ù學(xué)研究P?術(shù)à用齊頭并?1各x`勢(shì)22019?，美?和à拿大的ù學(xué)家利用Z子糾纏和自適àà饋?術(shù)，實(shí)ā了超?o準(zhǔn)à子極限的Z場(chǎng)相O測(cè)à，?Z學(xué)`感和à子信o處理e供了e的?能22020?，中?和美?的ù學(xué)家利用金\石氮-空O?NVā色心的à子特性，實(shí)ā了納米?磁r振D維譜的à?探測(cè)，?單V子結(jié)構(gòu)解析和生物}學(xué)診斷e供了e的手段2P之相較，à子計(jì)算領(lǐng)域?術(shù)攻s難度較大，但à幾??到了?來(lái)?多的s注2?去十?，IBM1谷歌等ù?巨頭在à子計(jì)算領(lǐng)域的深入_局，使得à子計(jì)算機(jī)的?用à子比特?cái)?shù)àD?增à，目前t經(jīng)?入了<含噪聲的中型à子=?NISQā時(shí)代，并在多??術(shù)路線×得了顯著的突破，w中，超üà子比特?cái)?shù)àt經(jīng)達(dá)到了?Oà?，離子·?術(shù)_突破了P千à子體?的Y程碑2同時(shí)，à子計(jì)算的à用_l在?極ó展，在?領(lǐng)域中美n?在全球范圍內(nèi)領(lǐng)跑，融資規(guī)模t經(jīng)超??去十?總和2目前，中?在à子計(jì)算1à子通信和à子精à測(cè)àO2量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)大領(lǐng)域均O于世界第一梯隊(duì)22(二)量子計(jì)算的發(fā)展20世t

20

年?_，量[力?誕生為經(jīng)y物v帶來(lái)了全新??角ü范_2量[??o一門(mén)由物v1?o科1??科üY電技o(jì)等科交叉融\而成?新興科，其?礎(chǔ)o量[力2量[??{用量[比特ü量[a?疊òüt纏等特性，在特??經(jīng)y問(wèn)?N實(shí)āp效地解?或à?求解?程2經(jīng)y計(jì)算機(jī)的ā本信o單O是比特?bitā，用

0或

1來(lái)表示和`儲(chǔ)，D者只能×w一2而à子比特?qubitā是à子計(jì)算機(jī)的最小信o儲(chǔ)`單O，通常以à子態(tài)｜09和｜19，或D者的疊à態(tài)來(lái)表示2P`統(tǒng)的經(jīng)y比特O同，一個(gè)à子比特能夠以疊à態(tài)的形式`在，一k?算就能同時(shí)處理n個(gè)狀態(tài)的信o，D而?一個(gè)à子比特xp更強(qiáng)大的信o表示和`儲(chǔ)能力2?一nè廣，經(jīng)y計(jì)算機(jī)ü

2n比特的數(shù)據(jù)執(zhí)ì相同計(jì)算?程需要

2n

k操`，而à子計(jì)算機(jī)只需要ü

n

個(gè)à子比特?ì一k操`即?，w在數(shù)據(jù)`儲(chǔ)能力和數(shù)據(jù)處理能力P都超?了經(jīng)y計(jì)算機(jī)22

/lzjs3量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)ā

1

經(jīng)典比特P量子比特對(duì)比?據(jù)à子計(jì)算機(jī)的研究發(fā)展和s注ù?ìtV，截ó目前à子計(jì)算機(jī)的發(fā)展t經(jīng)經(jīng)?了三個(gè)時(shí)期?理論探索1算法研究和工程W2à子計(jì)算機(jī)理論探索時(shí)期?20

世紀(jì)

90

?代以前ā2à子計(jì)算理論的起源最é?追溯到

20

世紀(jì)

70

?代，`時(shí)物理學(xué)家們開(kāi)始思考如何利用à子力學(xué)來(lái)模擬?然}的復(fù)gā象ā并在

20

世紀(jì)

80?代完rw概念和ā礎(chǔ)理論體系21982?，Paul

Benioffe?à子ā靈機(jī)的概念2同?，F(xiàn)eynman

ü

Benioff

的理論?ì了豐富完善，e?采用à子系統(tǒng)?ì信o處理的概念，à?以看`是à子計(jì)算機(jī)最é期的思想21985

?，David

Deutsch

發(fā)表論文，et闡述了à子理論P(yáng)通用à子計(jì)算機(jī)的相容s系，同時(shí)驗(yàn)證了à子算法的并ì性，?à子計(jì)算的理論奠定了ā礎(chǔ)2à子計(jì)算機(jī)算法研究時(shí)期?20

世紀(jì)

90

?代ā2在前人üà子計(jì)算機(jī)ā礎(chǔ)理論的?極探索ā礎(chǔ)P，à子計(jì)算機(jī)在

20

世紀(jì)

90

?代迎來(lái)4量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)了e的突破，一系列xpT要意義的à子算法被e?21994

?，PeterShor

e?了一個(gè)能夠高效地V解大整數(shù)的à子算法，à個(gè)算法ü`時(shí)廣泛使用的

RSA

}μà碼系統(tǒng)構(gòu)r了威脅，引起了廣泛的s注和?論

21996?，Lov

Grover

e?了一個(gè)能夠à?無(wú)序數(shù)據(jù)?搜索的à子算法，à個(gè)算法ü一?特定問(wèn)題xp方??別的à?比2à?算法展示了à子計(jì)算在某?問(wèn)題P相ü于經(jīng)y計(jì)算的`勢(shì)和潛力2à子計(jì)算機(jī)工程W時(shí)期?21

世紀(jì)初ó?ā2在à個(gè)階段中，?操`的工程Wà子計(jì)算機(jī)被制

?來(lái)并被逐nà用于各個(gè)領(lǐng)域中2ā于超ü1離子·1Y[1中性原子和半ü體等?術(shù)路線的à子計(jì)算原型機(jī)用于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證à子`勢(shì)2?著?術(shù)的O斷r熟和發(fā)展，à子計(jì)算機(jī)的性能將b持續(xù)e升，并p望在未來(lái)

10~15?內(nèi)實(shí)ā商用2表

1

量子計(jì)算機(jī)工程化時(shí)期重要?件列舉V類(lèi)?份T要?t例?理論物理學(xué)家

DiVincenzoe?構(gòu)

à子計(jì)算機(jī)物理實(shí)ā??要滿足的七個(gè)?t2理論研究

2000

?à子退火

2007

?O于à拿大的

D-Wave

}ù構(gòu)

了商業(yè)_用à子計(jì)算機(jī)<Orion=，率Y實(shí)ā_用à子計(jì)算機(jī)商業(yè)W22018

?

Googleè?了

72

à子O超üà子計(jì)算處理器芯w2IBMè?

IBM

Q

System

Oneà子計(jì)算機(jī)，并e?了à子體?à一概念，`?測(cè)àà子計(jì)算的性能指o，并vm引申e?了à子性能的<摩爾定律=，即à子計(jì)算機(jī)的à子體?大t每隔一?便b增2019

?à一倍2谷歌y_使用

54

個(gè)à子比特的à子芯w便?在

200

ú內(nèi)完r超算summit需要

1萬(wàn)?才能完r的任á，yā實(shí)ā<à子霸h=2超ü方面2020

?

IBM發(fā)_

65

個(gè)à子比特系統(tǒng)<蜂鳥(niǎo)=，并發(fā)_à子計(jì)算路線ā計(jì)劃中?ù學(xué)?術(shù)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了

66

à子比特的à子計(jì)算原型機(jī)<祖ó之?=，在<à子?機(jī)線路×=難題P實(shí)ā了à子計(jì)算`?2021

?性，求解?度à超超算，計(jì)算復(fù)g度比

Google

}開(kāi)發(fā)_的<懸鈴木=à子計(jì)算原型機(jī)高?了

6個(gè)數(shù)à?ā5量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)Rigetti}ùè?ā于特定的模塊W結(jié)構(gòu)多芯wà子處理器āIBMè?了

127

個(gè)à子比特的處理器

Eagle，突破<100O大s=的全球à子比特?cái)?shù)最多的超üà子處理器2IBMè?à子計(jì)算機(jī)<魚(yú)鷹=?Ospreyā，內(nèi)含的<魚(yú)鷹=芯w?Ospreychipā支持

433à子比特O22022

?2019

?IonQ制

了一āv

13

個(gè)鐿離子ār的

11

個(gè)à子O完全a接的?編程à子計(jì)算機(jī)，à們證明了à們的à子計(jì)算機(jī)的均單à子O門(mén)?保真度?

99.5%，均?à子O門(mén)?保真度?

97.5%，態(tài)制備和測(cè)à的誤差?

0.7%2AQT

ā于線性

Paul

·中的鈣離子T禁制`了一ā

19

英?機(jī)架集rà子計(jì)算機(jī)2Honeywelle?了離子·中的à子實(shí)時(shí)糾錯(cuò)方案，à們?計(jì)了一個(gè)ú態(tài)保?的?輯à子比特`儲(chǔ)器，à們使用的是一ā

10

à子比特的

QCCD

離子·à子計(jì)算機(jī)來(lái)編碼一個(gè)?輯à子比特，利用編碼電路將?輯à子比特初始W?O個(gè)相à無(wú)偏ā的本à態(tài)，并ü編碼的à子比特執(zhí)ì多種癥狀測(cè)à，使用實(shí)時(shí)解碼器來(lái)確定任何?要的修l2離子·方面2021

?Innsbruck

è?了

51

à子糾纏的多離子à子模擬的裝置2Quantinuum

發(fā)_了第D代

H1

à子計(jì)算機(jī)4

4

H1-2，w使用了PHoneywell

H1-1

相同的離子·架構(gòu)1?制系統(tǒng)?計(jì)1集rZ學(xué)器t和Z子學(xué)，4o，H1-2測(cè)得的à子體??

4096，r?p史以來(lái)在à子計(jì)算機(jī)P測(cè)得的最高à子體?22022

?中性原子

2021

?

哈_-MIT

開(kāi)發(fā)了

256à子比特ā于中性原子的à子模擬器2方面2022

?

ColdQuanta

和

AtomComputingè?了

100+à子比特à子計(jì)算機(jī)2中?ù學(xué)?術(shù)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)研制的九章D?，實(shí)ā<à子`?性=2021

?

驗(yàn)證，在高?玻色采問(wèn)題P，w處理?度比超?計(jì)算機(jī)快億億億倍?10

的

24

k方ā2Zà子方面在à拿大魁X克?ì的

2022?硅à子電子研?b，英特爾實(shí)驗(yàn)t2022

?

展示了業(yè)界最高的硅自旋à子比特芯w?12

à子比特ā，à?芯w是在英特爾的晶體管研發(fā)?施開(kāi)發(fā)的2半ü體方面目前的à子計(jì)算發(fā)展?然處于驗(yàn)證階段，?無(wú)法實(shí)ā大規(guī)模實(shí)際à用及商業(yè)落地2而對(duì)于規(guī)模W1實(shí)用性的à子計(jì)算研究，?以?據(jù)üà子計(jì)算機(jī)的à用水V?O個(gè)階段?實(shí)āà子`?性1在某?特定領(lǐng)域?qū)崹?shí)用?值1實(shí)ā?編程能容錯(cuò)的通用à子計(jì)算機(jī)2第一階段在于實(shí)āà子`?性2針ü一?特定的數(shù)學(xué)難題，`前6量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)的超?計(jì)算機(jī)t經(jīng)無(wú)法在p效時(shí)間內(nèi)求解，而研制

50

到

100

個(gè)à子比特的_用à子計(jì)算機(jī)，在m類(lèi)問(wèn)題P能夠?qū)崹「咝蠼猓珼而展示w<à子`?性=2第D階段在某?特定領(lǐng)域?qū)崹?shí)用?值2在第一階段的ā礎(chǔ)P，通?ü

50

到

100

個(gè)à子比特的_用à子計(jì)算機(jī)的規(guī)模Wà用，?以超?經(jīng)y計(jì)算機(jī)，并在更多的研究領(lǐng)域中ó展à用，例如à子W學(xué)1材料ù學(xué)1}藥研發(fā)和金融ù?等2D而，à子計(jì)算機(jī)_?入é期工業(yè)階段，ì業(yè)內(nèi)ā?

NISQ?含噪聲中型à子ā計(jì)算機(jī)階段2在

NISQ階段，如何在較高<噪音=的水Q?ìr?à子計(jì)算機(jī)所面臨的難題2美?物理學(xué)b(American

Physical

Society，簡(jiǎn)ā

APS)認(rèn)?，à將r?à子計(jì)算機(jī)規(guī)模ó展路P的?要障y2ā于`前的à子硬t?備，暫時(shí)沒(méi)p?ā用于解?糾l和減輕錯(cuò)誤的綜合方案，能夠適à通用場(chǎng)oQ的容錯(cuò)à子計(jì)算機(jī)?沒(méi)p研制r?2第O階段在于研制?編程的通用à子計(jì)算機(jī)2在第D階段的ā礎(chǔ)P，?編程的à子計(jì)算機(jī)能夠在多個(gè)à用場(chǎng)oQ使用，并`à子比特的操縱精度1集r數(shù)à和容錯(cuò)能力都將被大幅e升2然而，目前的ì業(yè)n遍認(rèn)?全球范圍內(nèi)的à子計(jì)算機(jī)研究?處于第一階段2雖然Zà子計(jì)算機(jī)和超üà子計(jì)算機(jī)t經(jīng)實(shí)ā第一階段，并`l在D入第D個(gè)階段2但整體而言，à子計(jì)算?術(shù)?處于第一階7量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)段，距離實(shí)ā局部à用落地?需要大t

5?的時(shí)間32(三)量子計(jì)算的優(yōu)勢(shì)à子計(jì)算是一種利用à子力學(xué)規(guī)律?ì高??算1`儲(chǔ)和處理信o的e型計(jì)算方式2P`統(tǒng)計(jì)算機(jī)相比，à子計(jì)算機(jī)xpy然的à子并ì計(jì)算能力1強(qiáng)大的`儲(chǔ)能力和快?的?算?度，à將?āp計(jì)算能力帶來(lái)±的飛躍2à?來(lái)，à子計(jì)算?術(shù)P產(chǎn)業(yè)呈ā?à?發(fā)展的態(tài)勢(shì)，而psà子計(jì)算?術(shù)的突破多PO個(gè)因素ps，即à子比特能夠維持à子態(tài)的時(shí)間長(zhǎng)度1à子系統(tǒng)中a接在一起的à子比特的數(shù)à和à子門(mén)的保真度2à子比特能夠維持à子態(tài)的時(shí)間長(zhǎng)度，被ā?à子比特的相~時(shí)間2相~時(shí)間?長(zhǎng)，à子計(jì)算機(jī)能夠處理的程序n驟就?多，D而能夠?ì更復(fù)g的計(jì)算2例如，IBM

的

Eagle

à子計(jì)算機(jī)t經(jīng)將à子比特的相~時(shí)間e高到了

130微ú2`à子比特相~時(shí)間達(dá)到毫ú?時(shí)，就足以支持實(shí)ā計(jì)算`?性的à子計(jì)算機(jī)24Dà子系統(tǒng)中a接的à子比特?cái)?shù)à的突破來(lái)看，2019

?

10

o，谷歌}ù在:Nature;期刊Py_使用

54

個(gè)à子O處理器

Sycamore實(shí)ā了à子`?性2x體而言，Sycamore能夠在

200ú內(nèi)完r規(guī)定操`，而相同的?算à在超?計(jì)算機(jī)

Summit

P需要

1

萬(wàn)?才能完r23

/s?id=1719649077511612898&wfr=spider&for=pc4

/read/cv11379606/8量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)àù工`在實(shí)驗(yàn)?境中驗(yàn)證了à子`?性，被認(rèn)?在à子計(jì)算的?史PxpY程碑意義2à子門(mén)是構(gòu)rà子計(jì)算的ā本算術(shù)單元，一般包括單à子比特門(mén)和?à子比特門(mén)2à子門(mén)的精度?保真度ā很容易?到來(lái)自外部?境和工`噪聲的影響，à在很大程度P阻y了à子計(jì)算機(jī)的發(fā)展2?à子比特門(mén)的保真度是構(gòu)

所需à子糾纏的?要保障，目前à子計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的?à子比特?輯門(mén)的保真度都保證在

99%以P2à子計(jì)算機(jī)xp高精度模擬自然界?程的能力，à是經(jīng)y計(jì)算機(jī)難以或無(wú)法模擬的2à一特性?能bà?金融領(lǐng)域í生品定?1藥物發(fā)ā1電池?計(jì)1肥料?計(jì)1流體ú力學(xué)和y氣預(yù)?等領(lǐng)域的研究?展2m外，à子計(jì)算機(jī)??以用于在一ā?ì選ù中?~最佳解?方案，D而?一n解?投資ā合`W1供à鏈物流1能源網(wǎng)t管理或交通?制等問(wèn)題2另外，à子計(jì)算機(jī)同bü信o安全領(lǐng)域產(chǎn)生深à影響2`前?流的非üāàà算法的安全性?要依賴于所選擇的數(shù)學(xué)難題難以破解，例如

RSA

算法ā于大數(shù)±因子V解難題，w破解難度?著àμ長(zhǎng)度

n

的增à呈指數(shù)?增à2然而，1994

?e?的

Shor算法將à一破解時(shí)間復(fù)g度降P?

O(poly(n))，D而ü`統(tǒng)非üāàà算法構(gòu)r潛在威脅2因m，研究抵御à子破解威脅的相s信o安全?術(shù)ù得ósT要2?實(shí)P，各?_l在?極è?à子àμV發(fā)和后à子à碼算9量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)法等?術(shù)的研究，以àüà一挑戰(zhàn)2D、量子計(jì)算P金融業(yè)(一)量子計(jì)算賦能金融業(yè)à?來(lái)，?著移úà聯(lián)網(wǎng)等?術(shù)的n及，金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)à呈ā爆?式增長(zhǎng)，èú了金融大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨2金融業(yè)P各ì業(yè)1各部門(mén)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)àW相a，同時(shí)_P千家萬(wàn)戶和社br員的生活oo相s2金融業(yè)`?y型的信oà集型ì業(yè)，在錯(cuò)綜復(fù)g的資金鏈1產(chǎn)業(yè)鏈和供à鏈中，海à的數(shù)據(jù)信o被2錄和`儲(chǔ)2金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)xp大體à1?史數(shù)據(jù)s聯(lián)度高和?àW等特ù，因m利用人工智能算法V析并挖掘p?值的金融知識(shí)，t經(jīng)r?èú金融領(lǐng)域信o和?術(shù)革e的?要?勢(shì)2然而，金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)的海à1復(fù)g和高維度等特ù，ü處理金融大數(shù)據(jù)的算法準(zhǔn)確性1高效性1安全性和魯棒性都帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)2à子計(jì)算ü金融ì業(yè)的賦能?要表ā在n個(gè)層面??1āà子計(jì)算的強(qiáng)大算力?以解?經(jīng)y計(jì)算機(jī)無(wú)法高效解?的一?金融問(wèn)題，例如大規(guī)模的金融風(fēng)險(xiǎn)管理1預(yù)測(cè)和`W等問(wèn)題2?2āà子計(jì)算將影響ü金融和經(jīng)濟(jì)模式的思考方式，即改ùü問(wèn)題的形r1結(jié)構(gòu)和建模方式的思考視角，例如經(jīng)濟(jì)學(xué)`?一門(mén)社bù學(xué)在發(fā)展中?到熱力學(xué)理論的影響，經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一般均衡理論借鑒了熱力學(xué)概念210量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)麥肯錫

2022?的研究?告:à子?術(shù)÷測(cè);(Quantum

TechnologyMonitor)指?，?了實(shí)āà子?術(shù)的諾，}r和私人資金持續(xù)增à2制藥1W工1汽車(chē)和金融à?個(gè)ì業(yè)p望r?<à子`勢(shì)=的第一批?益者，如ā

1所示，2035?p望實(shí)āà

7000億美元的?值52ā

2

量子計(jì)算用例分析6?據(jù)波士?咨詢}ù的預(yù)測(cè)，未來(lái)

3-5

?內(nèi)將p第一批à用用于`W領(lǐng)域，而在未來(lái)

5-10?內(nèi)，淺層à子à似`W算法p望面世2而凸`W器和全尺?à子算法[預(yù)計(jì)需要等待

10-20?才能r熟，如表2所示2表

2

量子計(jì)算在O\階段對(duì)金融的預(yù)期影響階段第一個(gè)

5?第D個(gè)

5?第O個(gè)

5?5/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/quantum-computing-funding-remains-strong-but-talent-gap-raises-concern6

Quantumcomputingtalentnoton

pacewithfunding|McKinsey11量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)NISQ

時(shí)代的含噪機(jī)器，xp萬(wàn)個(gè)à子比特的大數(shù)以千計(jì)的à子比特允

型機(jī)器2全尺?容錯(cuò)?因許部V糾錯(cuò)2大多數(shù)?服

?退相~是通?à子糾áe供商e供üà子計(jì)

錯(cuò)?制的āe供了廣泛算

的

à

問(wèn)

，

<

à

子

即

服

的à子`勢(shì)2但全世界大多數(shù)?然是

100

à子比特和Pà子體?2à子啟發(fā)算法?以在經(jīng)y計(jì)算機(jī)P?ì2部V經(jīng)y1部Và子的混合解?方案2à子退火機(jī)p較長(zhǎng)相~時(shí)間2?術(shù)ā狀á=2只p

2,000-5,000

ā??ì的機(jī)器2改?的預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估接à實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，例如àWüóā金2ā于

后

à

子

à

碼

的

安

全性2ā于退火的投資ā合`

?以更好地預(yù)測(cè)黑y鵝W算法在經(jīng)y計(jì)算機(jī)或

?t2后à子à碼的eoe的金融à用à子計(jì)算機(jī)P?ì2準(zhǔn)b×代`前的àà?術(shù)2來(lái)自所pà子à用的銀ì和wà金融服á的?營(yíng)收入?

400

億ó

700億美元2à子計(jì)算r?競(jìng)?`勢(shì)2

投資ā合`W和風(fēng)險(xiǎn)V金融業(yè)的影響投資ā合`W帶來(lái)的收

析帶來(lái)的收益超?

50

億益高達(dá)

5億美元2美元2雖然?限于é期à子計(jì)算機(jī)硬t的ā狀，許多à子算法?然在CPU

而非

QPU?à子芯wāP?ì，但à并O影響目前à子計(jì)算在多種金融業(yè)á場(chǎng)o中?ì研究和à用探索2在金融交易策略模型方面，à子計(jì)算的強(qiáng)大求解能力?以e升模型的效果2目前，大多?及機(jī)器學(xué)`和人工智能模型的算法都püà的à子x本，理論P(yáng)能夠更快和更精確地得到ˉ?結(jié)果2m外，?`在著à用于投資ā合`W和定?模型等金融場(chǎng)o的à子解?方案，w中一?算法_能很好的à用于金融時(shí)序問(wèn)題2在金融資本^場(chǎng)方面，à子計(jì)算?以用于V析s鍵的金融模型，并通?使用à子糾纏üO同層k的^場(chǎng)數(shù)據(jù)?ìs聯(lián)，D而?金融ì業(yè)e供系統(tǒng)性的ˉá?t預(yù)測(cè)V析，以便üT大金融?t?ì及時(shí)響à，例如^場(chǎng)崩盤(pán)預(yù)測(cè)1交易和投資?勢(shì)等問(wèn)題212量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)在信用評(píng)V和欺詐識(shí)別方面，通常需要ü大à?史交易數(shù)據(jù)?ìV析，D而得到p效的評(píng)估機(jī)制2à子計(jì)算?以通?V析交易ü手大à的?史ì?信o，e供合理的信用評(píng)估并檢測(cè)?難以發(fā)ā的交易異常或^場(chǎng)異常2m外，à子計(jì)算??以輔?`統(tǒng)評(píng)V模型的改?，例如`W評(píng)V因素的選×和T要性參數(shù)2à子計(jì)算xp超強(qiáng)的并ì計(jì)算能力和指數(shù)?`儲(chǔ)容à等`勢(shì)，在金融服á領(lǐng)域xp巨大的潛力，并能夠?力金融ì業(yè)的發(fā)展22022?1o

4日，中?人民銀ìs發(fā)的:金融ù?發(fā)展規(guī)劃?2022-2025?

ā;中e?<探索?用à子?術(shù)突破āp算力t1算法瓶頸，e升金融服á并發(fā)處理能力和智能?算效率，節(jié)省能源í耗和?備空間，逐n?育一批p?值1?落地的金融à用場(chǎng)o2=金融ì業(yè)`?à子計(jì)算的一個(gè)T要à用領(lǐng)域，借?à子計(jì)算能夠突破算力瓶頸1e升智能水，àü金融ì業(yè)xpT要的戰(zhàn)略意義2(二)量子計(jì)算金融應(yīng)用價(jià)值à子計(jì)算ü金融業(yè)的發(fā)展xpT要的理論研究?值和實(shí)際經(jīng)濟(jì)社b?值，是智能金融領(lǐng)域Pà子?術(shù)融合的發(fā)展?勢(shì)和研究熱ù2v于集r電路?術(shù)在工藝等方面?來(lái)??à物理極限，摩爾定律日漸?緩，`統(tǒng)計(jì)算?術(shù)的發(fā)展面臨體系性困局，而à子計(jì)算?術(shù)[是ü目前硬t算力的突破2同時(shí)，?到<碳達(dá)峰=1<碳中和=和<?持續(xù)發(fā)展=等ü各ì各業(yè)的內(nèi)在驅(qū)ú，經(jīng)y計(jì)算機(jī)在?ì?程中所產(chǎn)生的能耗P13量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)日俱增，而à子計(jì)算理論P(yáng)?以降P能耗，能夠更好地àü?碳目o2x體而言，à子計(jì)算ü金融業(yè)的發(fā)展p以Q幾方面的意義?第一，à子計(jì)算將顯著e升金融投資的智能水2目前的智能金融?處于é期發(fā)展階段，智能風(fēng)?1智能營(yíng)?1智能信貸和智能÷管等à用尚未形r深度融合，原因之一是缺O(jiān)強(qiáng)大的計(jì)算能力支持，ü?數(shù)據(jù)挖掘O充V2在?預(yù)é的未來(lái)，?著數(shù)據(jù)體à的快?增長(zhǎng)，金融業(yè)在智能金融方面將面臨更ào峻的算力t，à子計(jì)算升?智能水的算力`勢(shì)_將更à明顯2第D，à子計(jì)算將顯著e升金融服á的智能W響à?度2à欺詐1à洗錢(qián)1?信?批和支付清算等金融業(yè)áü時(shí)滯水p很高要求，à直接s系到金融資金安全1ü戶體驗(yàn)和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)等25G

和萬(wàn)物à聯(lián)時(shí)代將產(chǎn)生更多twW的海à數(shù)據(jù)，相ü于經(jīng)y計(jì)算，à子計(jì)算xp強(qiáng)大的并ì計(jì)算能力，能夠?qū)崹≈笖?shù)?的計(jì)算à?，在金融領(lǐng)域xp十VT要的à用?值2第O，à子計(jì)算將節(jié)省大à能耗和?備空間2à子計(jì)算能夠p效地àü經(jīng)y計(jì)算在處理金融大數(shù)據(jù)時(shí)產(chǎn)生的能耗問(wèn)題，以及經(jīng)y計(jì)算算力e升所需的大規(guī)模硬t?備?單機(jī)計(jì)算能力?于瓶頸ā而帶來(lái)的硬t購(gòu)置及維?r本問(wèn)題2單āà子計(jì)算機(jī)所x備的強(qiáng)大計(jì)算能力足以媲美經(jīng)y計(jì)算集群，à子幺lù換?x備?逆計(jì)算能力，解?了經(jīng)y計(jì)算的能耗問(wèn)題，如表

3所示2同時(shí)研發(fā)à子混合計(jì)算?術(shù)融合ā14量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)p算力，?以充V利用tp經(jīng)y計(jì)算算力?ì性能e升2表

3

?際前十]超級(jí)計(jì)算機(jī)能耗表能源{用率(GFlops/Watts)14.78排]]ù??能?(kW)1234567Fugaku(?岳)Summit(頂ù)Sierra?本????中?????中?29,899.2310,096.007,438.2815,371.002,528.002,646.0018,482.0014.7212.72神威

·{湖之YPerlmutter6.0525.55Selene23.98天河二÷3.32JUWELSBoosterModule8??1,764.2225.019HPC5????2,252.1715.7410Frontera?方未ó供能?t為超?

1/25000一臺(tái)

64

比特超?量[??一臺(tái)擁o千萬(wàn)億次級(jí)??能力????年消??能源ü一座平W規(guī)模?煤礦??能量大?t當(dāng)，足夠支?

40

萬(wàn)人??市一年?電力消?2三、量子計(jì)算金融應(yīng)用領(lǐng)域(一)量子組合優(yōu)化1.à子ā合`W算法量[優(yōu)化o量[???域頗受s注?一n研~分支,主要研~如_{用量[??ò?優(yōu)化問(wèn)??求?2很多優(yōu)化問(wèn)?y可以被轉(zhuǎn)化為二次無(wú)t束二|優(yōu)化?Quadratic

Unconstrained

Binary

Optimization，QUBOā問(wèn)?，?然?問(wèn)?采用經(jīng)y?法?決比較?難，但o可以{用量[?法進(jìn)行o效?決，例如量[退{(lán)?法1量[近似優(yōu)化?法1變分量[T時(shí)間化?法1變分量[本征求?器1Grover?適應(yīng)性搜索?法等等215量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)1āà子退火算法量[退{(lán)?QAā?法o在

1989

年由

Apolloni

等三位者ó?，也ù量[隨優(yōu)化72量[退{(lán)?法通?用量[漲落?程在???一組Y選?中找r??目標(biāo)函數(shù)?全局最小|，主要用于離散搜索空間以?o許多局部最小|?組\優(yōu)化問(wèn)?2量[退{(lán)?法中用隧道強(qiáng)度作為經(jīng)y模擬退{(lán)法?溫度參數(shù)，由于量[隧穿效應(yīng)?存在，?量[退{(lán)?法更容易跳?局部最優(yōu)?，從而體ó?超?經(jīng)y模擬退{(lán)?優(yōu)?82D-Wave

公司生??專(zhuān)用量[??就o運(yùn)行量[退{(lán)?法2例如，D-Wave

2000Q

用來(lái)?決金融投資組\?v中?資?ts性?別問(wèn)?，?ó圖?法來(lái)聚類(lèi)資?ts性，以?別T種金融投資組\，為未來(lái)?研~指明了高力方U922ā量[近似優(yōu)化?法量[近似優(yōu)化?法?QAOAāo一種經(jīng)y??與量[???混\?法，可用于?決組\優(yōu)化問(wèn)?1最大分r問(wèn)?等難?2??法在?決某?

NP-Hard

問(wèn)?時(shí)o明~?ò?效?2量[近似優(yōu)化?法?QAOAā?核?原v在于{用量[疊ò性來(lái)并行???空間內(nèi)所o7

ApolloniB,

CarvalhoC,

FalcoDD.Quantumstochasticoptimization[J].StochasticProcesses

andtheirApplications,1989,

33(2):233-244.8

_?m,o綠周.量[優(yōu)化?法t?[J].??研~與發(fā)展,2021,58(09):1823-1834.9

AngadKalra,FaisalQureshi,and

Michael

Tisi.

Portfolioassetidentificationusinggraphalgorithmsonaquantumannealer.

AvailableatSSRN3333537,2018.16量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)??|，并將其編碼ó量[a?t位N2通?量[干涉，QAOA能夠?qū)⒏鼉?yōu)??所對(duì)應(yīng)??率變?更高2從?^來(lái)看，QAOA可以被?為量[?熱退{(lán)?法?徑?一種離散化表達(dá)，但其參數(shù)選取比量[?熱退{(lán)?法wo更高??由度23ā變分量[T時(shí)化?法變分量[T時(shí)化?VarQITEā?法作為一種量[-經(jīng)y混\?法，可以近似求?任意一n??ü密頓量?系統(tǒng)，?r其?aU量，即ü密頓量?最小特征|所對(duì)應(yīng)?特征U量2在?內(nèi)，北京大等在

2019年完成了一般?T時(shí)間化?變分量[模擬v論，且之能夠適用于近期量[設(shè)備，同時(shí)進(jìn)一o?細(xì)??了如_選?o量兼容?

Ansatz

?設(shè)?以?wo量[電??O變分?法?ó1024ā變分量[本征求?器變分量[本征求?器?VQEā指{用經(jīng)y優(yōu)化器訓(xùn)練一n含參量[??，用于求?矩陣本征|ü本征÷2變分量[本征求?器作為一種變分量[?法，多用于求?量[體系??aü低?發(fā)a，?通?一系列參數(shù)化量[電??變分優(yōu)化?程迭?w逼近目標(biāo)ü密頓量?最低能量本征|2在其T變分?法中，這已成為用近期量[設(shè)備?ó量[優(yōu)?并ò?多n科ü技o(jì)?域進(jìn)展??先策略210

Xiao

Yuan,

SuguruEndo,QiZhao,

Ying

Li,andSimonC.Benjamin.

Theoryof

variationalquantumsimulation.Quantum,3:191,Oct2019.

ISSN

2521-327X.17量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)5āGrover?適應(yīng)性搜索Grover

?法o在

1996

年被

LK

Grover

ó??用于搜索無(wú)序數(shù)o庫(kù)?量[?法11,其方法o通?迭?用一n可?別搜索目標(biāo)?黑?來(lái)ó高搜索目標(biāo)在量[疊òa中?振幅,從而ó高o量·?搜索目標(biāo)??率2經(jīng)?對(duì)?法?進(jìn)一o發(fā)展延伸，Grover

?適應(yīng)性搜索?法?GASā被ó?并用于?決二次無(wú)t束二元優(yōu)化

QUBO

問(wèn)?122t

比單純?

Grover

搜索?法，GAS

?法o通?迭?搜索?決優(yōu)化問(wèn)?2與蠻力搜索t比，GAS?法可以為組\優(yōu)化問(wèn)?ó供二次ò?22.à子ā合`Wà用場(chǎng)oà子ā合`W方法?以à用于投資ā合`W1ì期清算1最`套利1信譽(yù)識(shí)別1金融t機(jī)預(yù)測(cè)等金融業(yè)á場(chǎng)o21ā投資ā合`W投資ā合`W是?據(jù)某個(gè)`W目oDl在考慮的所p投資ā合中選擇最佳投資ā合?資產(chǎn)V配ā的?程2?目o通常最大W預(yù)期回?等因素，并最小化ˉá風(fēng)險(xiǎn)等r本，D而最大W投資ā合中每增à一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)單Oüà的回?2`W目o?能b因?投資者üˉá風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期回?的偏好O同而p所O同2使用à子`W算法?以快?~到一種特定的ā合，使得在達(dá)到期11

GroverL

K.

A

fastquantummechanicalalgorithmfordatabasesearch[J].1996.12

AustinGilliam,Stefan

Woerner,andConstantinGonciulea.Groveradaptivesearch

forconstrainedpolynomialbinaryoptimization.Quantum,5:428,

April2021.

ISSN

2521-327X.18量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)望收益目o的前eQ，同時(shí)確保ā合內(nèi)股票間的相s性}?能小，D而起到降P風(fēng)險(xiǎn)1`Wā合收益表ā的效果22āì期清算掉期o指交易雙方同意在一n特?期?內(nèi)?期交換ó金流?\同2例如~é?固?{率ro動(dòng){率掉期，雙方會(huì)yo]O本金來(lái)交換支付固?{率üo動(dòng){率下?生?{o2通?簽?這類(lèi)\同可以對(duì)沖風(fēng)?v{用對(duì)方?t對(duì)優(yōu)?2清?所可以將雙方之間?協(xié)議轉(zhuǎn)換為雙方分別與清?所進(jìn)行?兩n獨(dú)?協(xié)議，在與多方進(jìn)行多次互換^會(huì)成一n掉期絡(luò)2清?所可以÷消絡(luò)中盡可能多?掉期\同并只?入凈流量，從而減少與擁o多n\同ts?風(fēng)??·2因此，找r新?可凈資?組\?能力可以帶來(lái)更高?效率，這本質(zhì)No一n優(yōu)化問(wèn)?2Rosenberg等人證明了可以用量[退{(lán)器?決交換絡(luò)問(wèn)?，對(duì)]O{率ü固?{率O同?掉期進(jìn)行凈額??1323ā信用評(píng)V?用評(píng)分o?于n人支付×ó1欠款賬戶1×ó?用等s?特征進(jìn)行統(tǒng)?分析^???，可以用來(lái)?表n人v企業(yè)等_?方??用度2這一?程由?款構(gòu)ü金融構(gòu)?ˉ進(jìn)行2銀行ü?用卡公司等?方用?用評(píng)分來(lái)評(píng)估U消費(fèi)者放?所帶來(lái)?風(fēng)?，從而減輕因壞賬造13

G.Rosenberg,C.

Adolphs,

A.Milne,and

A.Lee.Swap

nettingusing

a

quantumannealer.

WhitePaper1Qbit,2016.19量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)成?損失，其中確?對(duì)_款方?譽(yù)o影Y?s?獨(dú)?特征非~重要2ā合`W方法?用于統(tǒng)計(jì)模型或機(jī)器學(xué)`模型中的特à選擇2ü全部特àā合?ìˉ?選擇的?程在經(jīng)y算法中是比較耗時(shí)的，使用à子`W方法?快?~到最s鍵若~(yú)特à來(lái)確定ü戶信譽(yù)24ā金融t機(jī)預(yù)測(cè)在金融^場(chǎng)中，一個(gè)金融網(wǎng)t?以被看`是各個(gè)金融機(jī)構(gòu)的集合，網(wǎng)t中每個(gè)r員處于相às聯(lián)的狀態(tài)2因m，在ü金融網(wǎng)t的V析中，能夠預(yù)測(cè)金融t機(jī)是十VT要的，但要完r準(zhǔn)確的金融t機(jī)預(yù)測(cè)是相ü困難的2金融t機(jī)的預(yù)測(cè)同?以?射到

NP

困難的

QUBO

問(wèn)題，?問(wèn)題求解?利用à子計(jì)算在解?`W問(wèn)題的`勢(shì)25ā投資策略融合在資產(chǎn)管理中，大?V??ú投資管理和被ú投資管理n類(lèi)方法，?p一類(lèi)?于?ú投資和被ú投資之間，比如全y候策略2將

alpha1beta1all-weather等經(jīng)y策略à以融合，?以實(shí)ā多元W的投資ā合2通?ü特定資產(chǎn)增à?桿后?資產(chǎn)波ú率的ùW，再利用風(fēng)險(xiǎn)?模型`W投資策略，m時(shí)問(wèn)題ùr了一個(gè)凸`W問(wèn)題，利用牛?Q降法?以得到資產(chǎn)比例的最`解2P述?程是針ü特定資產(chǎn)增à特定?桿倍數(shù)的情況，如果逐漸增à?桿倍數(shù)，通?循?迭代，在達(dá)到預(yù)期收益或者?桿P限時(shí)停k迭代2而à個(gè)?程中的?T循?迭代?以通?VQE或

QAOA算法?ìà?求解2à類(lèi)問(wèn)題?以?投資策略的多元20量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)W投資ā合方案e供à子計(jì)算的Dkà?效果，形r多類(lèi)資產(chǎn)管理的快??策依據(jù)2(二)量子機(jī)器學(xué)習(xí)1.à子機(jī)器學(xué)`算法機(jī)器學(xué)`_是xp潛在à子`勢(shì)的領(lǐng)域2機(jī)器學(xué)`?以建立數(shù)據(jù)間的s系，并通?à?s系建立假?，?而ü未來(lái)?t?ì預(yù)測(cè)1üāp數(shù)據(jù)?ìV類(lèi)以及異常檢測(cè)2金融領(lǐng)域的à?問(wèn)題都很T要，?及資產(chǎn)的?格以及風(fēng)險(xiǎn)未來(lái)演ù的O確定性2à子算法在原p經(jīng)y算法解?問(wèn)題能力的ā礎(chǔ)P賦?了更p效1更精確的計(jì)算潛力，甚ó?以達(dá)到指數(shù)?的à?21ā量[回歸?法回歸o監(jiān)w習(xí)中?一種，即訓(xùn)練一n簡(jiǎn)單模?來(lái)逼近?|函數(shù)2在訓(xùn)練?程中?要求?一組\適?參數(shù)U量，表{數(shù)o擬\質(zhì)量?損失函數(shù)最小化2近?年來(lái)，量[?性回歸1量[y回歸1量[?輯回歸等?法t?被ó?，這?量[?法在\v?假設(shè)條件下，用

HHL?法等{用量[并行性在多n狀a中同時(shí)運(yùn)?，t比經(jīng)y?法o指數(shù)ò?效?，并展ó?了量[???獨(dú)特優(yōu)?2142ā量[分類(lèi)?法14

高飛,潘世杰,劉海玲,秦}娟,溫巧燕.量[回歸?法t?[J].北京電[科技院?,2019(4):1-1321量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)分類(lèi)o將對(duì)í放置r預(yù)?O組中??程，而在器習(xí)中分類(lèi)?目標(biāo)o用一n由標(biāo)?數(shù)o?擬\?模?來(lái)預(yù)o新數(shù)où?標(biāo)簽2分類(lèi)?法主要包??性分類(lèi)方法1最近質(zhì)?方法1支持U量方法1?于神經(jīng)絡(luò)?方法等2在高維空間下，量[器習(xí)?法可以更}w處v復(fù)雜?數(shù)o?構(gòu)üs系，因此可能能o更}?分類(lèi)效?2此外這?方法中用?

HHL

等{用量[t纏并行性?量[?法可以幫助?ó平方級(jí)與指數(shù)級(jí)ò?23ā量[聚類(lèi)?法聚類(lèi)oyo特??度量標(biāo)準(zhǔn)把樣本數(shù)o分r成O同?類(lèi)別，?同一n類(lèi)內(nèi)?數(shù)ot似性盡可能大且O在同一n類(lèi)中?數(shù)o差異性也盡可能大2量[聚類(lèi)?法在經(jīng)y聚類(lèi)?法??礎(chǔ)N進(jìn)行構(gòu)造，其核?思ó?然o比較量[a之間?Y離，同時(shí)能夠通?量[?法進(jìn)行_?質(zhì)??優(yōu)化2量[聚類(lèi)?法能夠?決經(jīng)y聚類(lèi)?法在處v高維度大數(shù)o時(shí)?度慢?問(wèn)?并帶來(lái)指數(shù)級(jí)?ò?24ā量[強(qiáng)化習(xí)強(qiáng)化習(xí)?Reinforcement

Learning，RLāo器習(xí)?方法之一，用于描?ü?決~能體在與環(huán)境?交互?程中通?習(xí)策略以達(dá)成回?最大化v?ó特?目標(biāo)?問(wèn)?2?法?動(dòng)交易可以歸?為一n多期投資組\選?問(wèn)?，包?在?n階?重新平衡投資于選?資??資本部分2Rosenberg

等人]?用量[退{(lán)設(shè)備?決這一多階?優(yōu)化22量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)問(wèn)?，以·?最優(yōu)交易軌?152?方法O采用任_?于策略v|函數(shù)近似?

RL

技o(jì)2由于當(dāng)_量[設(shè)備?|件?v，量[

RL

方法^未直接應(yīng)用于?動(dòng)交易2然而，?法交易?組件肯?可以從量[

RLó供?量[優(yōu)?中·t25ā量[生成建模生成模?(Generative

Model)用于習(xí)數(shù)o??率分_2在o監(jiān)w習(xí)中，模?作為一組輸入/標(biāo)簽對(duì)被ó供，并習(xí)輸入ü分類(lèi)標(biāo)簽之間?聯(lián)\?率分_；在無(wú)監(jiān)w習(xí)中，這?模?可以用來(lái)生成??樣本?新數(shù)o2量[a??率??o可以天然對(duì)應(yīng)r?要習(xí)數(shù)o??率分_情況，同時(shí)量[t纏也可以很}w表{O同因[間?ts性，所以量[??在生成模?中o著天然優(yōu)?26ā量[特征ó取特征ó取?Feature

Extractionāo用于?別1ó取數(shù)o?^性?技o(jì)，對(duì)于特征?優(yōu)化選?o助于器習(xí)任務(wù)2量[?法可以通???數(shù)o??^性來(lái)幫助進(jìn)行特征ó取2通?將數(shù)o編碼r量[a，可以將低維經(jīng)y數(shù)of射r高維^爾伯特空間中，并用于?別經(jīng)y?法O可é?特征162主成分分析?Principal

ComponentAnalysis，PCAāo從高維數(shù)o15

G.Rosenberg,P.

Haghnegahdar,P.

Goddard,P.

Carr,K.

Wu,and

M.L.De

Prado,

<Solvingtheoptimaltradingtrajectoryproblemusinga

quantumannealer,=

IEEEJSTSP,

2016.16

M.

Schuld,K.

Br

adler,

R.

Israel,D.Su,and

B.Gupt,

<A

quantumhardware-inducedgraphkernelbasedon′gaussianbosonsampling,=

arXiv:1905.12646,2019.23量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)中ó取低維特征?一種泛用??法2經(jīng)y?主成分分析?法復(fù)雜度對(duì)于原?數(shù)o??維數(shù)v特征數(shù)No多項(xiàng)_級(jí)別?2如?將此類(lèi)經(jīng)y數(shù)of射r量[密度矩陣，[對(duì)應(yīng)?量[

PCA

?法可以以指數(shù)級(jí)?度g行1722.à子機(jī)器學(xué)`à用場(chǎng)o1ā序列預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)金融資產(chǎn)?格以及許多wà?時(shí)間ùW的金融h益?以建模?一個(gè)時(shí)間序列學(xué)`問(wèn)題，通?給定一系列?史?格，ü未來(lái)的?格做?準(zhǔn)確預(yù)測(cè)2每個(gè)金融資產(chǎn)類(lèi)別如股票1債券1ā金或商品?能xpO同的內(nèi)部ú態(tài)，而通?à子計(jì)算機(jī)à?的回_1預(yù)測(cè)模型?以很好地處理相às聯(lián)的大à因子，并用于預(yù)測(cè)多資產(chǎn)類(lèi)別投資ā合的單日回?，如金融資產(chǎn)定?2深度學(xué)`算法的遞_神經(jīng)網(wǎng)t?Recurrent

Neural

Network,RNNā在時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面?來(lái)?p效，w中利用長(zhǎng)短期2à人工神經(jīng)網(wǎng)t(LSTM)的方法尤w?l迎，à?通用算法_逐n被用于金融資產(chǎn)定?2Pelger

等人18?一n表明，ā于

LSTM

預(yù)測(cè)的改?模型?以實(shí)ā比原始深度學(xué)`預(yù)測(cè)以及經(jīng)y方法?包括

Fama-French

五因子模型ā大得多的本外?W夏n比率2然而，P經(jīng)y方法所要求的簡(jiǎn)單參數(shù)17

S.

Lloyd,M.Mohseni,andP.

Rebentrost,

<Quantumprincipalcomponentanalysis,=

NaturePhysics,

2014.18

L.

Chen,M.Pelger,

andJ.

Zhu,

<Deeplearninginassetpricing,=

arXiv:1904.00745,

2021.24量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)校準(zhǔn)相比，ˉ?復(fù)g的神經(jīng)網(wǎng)t通常是一個(gè)計(jì)算à劇增的?程2參數(shù)Wà子電路?Parameterized

Quantum

Circuit,

PQCā在表達(dá)性1ˉ?復(fù)g性和預(yù)測(cè)性能方面?能`于經(jīng)y的ùV模型22020

?劍橋大學(xué)Bausch19

的研究t經(jīng)?述了使用

PQC

來(lái)形r遞_à子神經(jīng)網(wǎng)t?RQNNā，魯克海文?家實(shí)驗(yàn)t的

Samuel等人20[研究e?了à子長(zhǎng)短期2à神經(jīng)網(wǎng)t?QLSTMā模型的改?方案2}管ü資產(chǎn)定?的適用性?p待研究，但àn種方法都顯示?ü特定?能的經(jīng)y神經(jīng)網(wǎng)t的潛在改??值22ā數(shù)據(jù)V類(lèi)v于üóā金和投資策略的多性，投資者很難üm類(lèi)投資工x?ìV類(lèi)2m外，üóā金??比wà類(lèi)型的ā金披露更少的信o2要üüóā金?ìV類(lèi)，預(yù)Y定義的類(lèi)無(wú)法l確管理üóā金未來(lái)的類(lèi)別2因m，聚類(lèi)方法如

k-meanst被用來(lái)克服à個(gè)問(wèn)題，并ā于üóā金的?用特à，如資產(chǎn)類(lèi)別1規(guī)模1費(fèi)用1?桿1流ú性等23ā異常檢測(cè)在金融風(fēng)?中，債áát及欺詐檢測(cè)十VT要2債á的átb直接

re供融資的金融機(jī)構(gòu)貸款損失，并影響Pws聯(lián)的PQ游企業(yè)，產(chǎn)生oT的a?àà2通常，借貸方償?能力是?據(jù)?史償?模式來(lái)計(jì)算的，而e×及利用à?信o需要合理的信用評(píng)V模型，à一ù?19

J.

Bausch,

<Recurrentquantumneuralnetworks,=

inNeurIPS,

2020.20

S.

Y.-C.

Chen,

S.

Yoo,

and

Y.-L.

L.

Fang,

<Quantumlongshort-termmemory,=

arXiv:2009.01783,

2020.25量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)以借?輔?特àe×的相sà子算法的計(jì)算`勢(shì)2借貸?程中，à子自然語(yǔ)言處理?Quantum

Natural

LanguageProcessing，QNLPā?術(shù)?以通?使用多個(gè)數(shù)據(jù)ù來(lái)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)2例如，QNLP?以衡à商業(yè)貸款中的借款人的態(tài)度和]業(yè)思維，_?以指?借款人一?異常的數(shù)據(jù)，并üw?ì更多的?查，甚ó?以??V析貸款?程中借款人的情緒21-222m外，借?à子單類(lèi)支持Uà機(jī)等à子異常檢測(cè)算法?以直接通?ˉ?大à?史數(shù)據(jù)判別e數(shù)據(jù)是否處于異常狀態(tài)，在ˉ?所用的貸款數(shù)據(jù)à大的情況Q，à子算法的指數(shù)?à?能力xp`勢(shì)2相比`統(tǒng)的評(píng)V模型及p÷督學(xué)`V類(lèi)，à種方法雖然缺O(jiān)解釋性，但減小了ü?史át情況的依賴程度，并üā實(shí)中?能b產(chǎn)生的各種e型欺詐表ā同較?敏感2à子波爾z曼機(jī)1à子生rü抗網(wǎng)t等生r判別模型_被證明?以用于欺詐檢測(cè)，w中，ùVà子玻爾z曼機(jī)方法t被用于V類(lèi)異常信用s交易2除了貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，à子機(jī)器學(xué)`_?用于異常交易數(shù)據(jù)及銀ì流水識(shí)別2à子支持Uà機(jī)1à子神經(jīng)網(wǎng)t等à子機(jī)器學(xué)`算法?以用來(lái)預(yù)測(cè)1識(shí)別和V類(lèi)ê察是否P特定類(lèi)別相{配2因m，à21

L.Purdaand

D.Skillicorn,

<Accountingvariables,deception,and

abagofwords:

Assessingthe

toolsof

frauddetection,=

Contemporary

AccountingResearch,2015.22

I.E.Fisher,M.R.

Garnsey,

andM.E.Hughes,

<Naturallanguageprocessingin

accounting,auditingandfinance:

A

synthesisoftheliteraturewitharoadmapforfutureresearch,=

ISAFM,2016.26量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)??以ó展到完全O同的架構(gòu)Q?ìˉ?以識(shí)別給定交易數(shù)據(jù)或銀ì流水識(shí)別數(shù)據(jù)集中的某種特à類(lèi)別2(三)量子模擬算法1.à子模擬算法1ā量[蒙特卡模擬蒙特卡?Monte

Carloā?法{用抽樣方法來(lái)逼近求?難以用?析方法v數(shù)|方法?決?高維問(wèn)?2經(jīng)y蒙特卡方法已被用于推v1積分ü優(yōu)化景中2量[蒙特卡方法{用量[疊òa?并行性，通?振幅估??Amplitude

Estimation,

AEā?法?ó平方級(jí)ò?效?，從而降低?法時(shí)間復(fù)雜度2金融í生?品??價(jià)通~涉?r復(fù)雜?數(shù)模?ü隨變量???，而這?????無(wú)法?r精確??析?，只能采用數(shù)|方法??近似?2÷外，金融í生?品?種類(lèi)繁多，涉?r?金融工w1市組\ü交易策略也TOt同，??價(jià)模??要yo?際情況進(jìn)行Oí}進(jìn)ü調(diào)整2大多數(shù)?品??o通?在O確?性分_?如正av對(duì)數(shù)正a分_ā中重復(fù)多次隨抽樣來(lái)進(jìn)行數(shù)|求?，因此，蒙特卡方法被泛應(yīng)用22āü密頓量模擬ü密頓量o與量[系統(tǒng){能量os?運(yùn)?符2yo??諤方程可知,通?操作ü密頓量可以?ó量[a?化2在部分量[優(yōu)化?法27量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)中,矩陣被編碼成ü密頓量?_,進(jìn)而作用r量[aN2ü密頓量模擬?Hamiltonian

Simulationā就o尋找能高效逼近目標(biāo)ü密頓化?ù化?程,從而在o效時(shí)間內(nèi)完成化目標(biāo)2通?將金融問(wèn)?f射為t應(yīng)???諤方程v者ü密頓量，并設(shè)?特別?量[??對(duì)此類(lèi)復(fù)雜金融問(wèn)?進(jìn)行模擬，從而?ó包?期權(quán)?價(jià)等在內(nèi)?問(wèn)??求?22.à子模擬à用場(chǎng)oà子模擬?以模擬給定的?機(jī)微V方程，?要à用于í生品定?和風(fēng)險(xiǎn)V析n大場(chǎng)o21āí生品定?目前，?際Pà子計(jì)算在í生品定?方面的算法研究很多，à用_非常廣，?要包括期h定?和債á抵t債券2期h定??Option

Pricingā的目o是?據(jù)潛在資產(chǎn)?格和wà^場(chǎng)ùà未來(lái)波ú的O確定性來(lái)源，確定期h的`前}允?值2?了ü}允?值?ì數(shù)值估計(jì)，生r了大à的^場(chǎng)ùà本，并在mā礎(chǔ)Pà用蒙特s羅?V計(jì)算收益函數(shù)的期望值，àp好?以利用à子蒙特s羅?V方?à?的`勢(shì)2同時(shí)，構(gòu)

相à?程的哈à?à_?以ü期h?格?時(shí)間的演W?ì模擬2債á抵t債券?Collateralized

Debt

Obligation，CDOā是一種v貸款池和wà資產(chǎn)支持的í生品，如果貸款át，à?資產(chǎn)將`?抵t28量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)品2CDO定?通常使用各種a接函數(shù)?copulaā模型，需要通?蒙特s羅模擬來(lái)獲得w數(shù)值解，因m_?以利用à子蒙特s羅方法的計(jì)算à?`勢(shì)22ā風(fēng)險(xiǎn)V析風(fēng)險(xiǎn)?值?Value

at

Risk,

VaRā是衡à投資損失風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)à指o，用于àW特定時(shí)間范圍內(nèi)某一金融資產(chǎn)或證券ā合?值的?能損失程度2VaR

值`?風(fēng)險(xiǎn)度à指o目前t經(jīng)被廣泛à用于風(fēng)險(xiǎn)管理1ˉáV析以及估算風(fēng)險(xiǎn)性資本等2通?ü多個(gè)^場(chǎng)因素ùà?ìV_及相s性建模，?以得到資產(chǎn)ā合?à?因素ùW的改ùà?而得到VaR

值2à一?程通常?以通?V_建模配合蒙特s羅法實(shí)ā2因m，VaR

值計(jì)算_?以利用à子蒙特s羅模擬相s算法來(lái)?ìV_à載，并實(shí)ā方?別的à子à?，D而àü更高維的資產(chǎn)ā合風(fēng)險(xiǎn)V析2表

4

部分量子計(jì)算金融應(yīng)用領(lǐng)域à用領(lǐng)域算法列?à子退火算法場(chǎng)o例?投資ā合`Wì期清算à子à似`W算法ùVà子虛時(shí)演W算法ùVà子本à求解器Grover

自適à性搜索à子回_算法à子ā合`W算法信用評(píng)V金融t機(jī)預(yù)測(cè)投資策略融合à子V類(lèi)算法序列預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)V類(lèi)異常檢測(cè)à子聚類(lèi)算法à子機(jī)器學(xué)`算法à子模擬算法à子強(qiáng)W學(xué)`à子生r建模à子特àe×à子蒙特s羅模擬哈à?à模擬í生品定?風(fēng)險(xiǎn)V析29量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)四、量子計(jì)算金融應(yīng)用探索進(jìn)展(一)北美應(yīng)用探索1.美?1ā摩?大通在金融機(jī)構(gòu)中，摩?大通的à子工程團(tuán)隊(duì)üà子計(jì)算的研究處于領(lǐng)Y地O22020

?

5o，摩?大通的研發(fā)?管

Marco

Pistoiat表示，<摩?大通期待P

Honeywell

在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)?和欺詐偵測(cè)算法P的合`=2322022

?摩?大通在

Honeywell的

H1-2離子·芯wP實(shí)ā了使用à子芝諾ú力學(xué)來(lái)解?xp多個(gè)任意t的`W問(wèn)題，D而??解?投資ā合`W問(wèn)題242m外，摩?大通?P另一家離子·}ù

IonQ

p合`，嘗試解?t性`W問(wèn)題2摩?大通和

IonQ

合`實(shí)ā了???k最大的à子硬tt`W演示，演示結(jié)果?以在包括金融在內(nèi)的許多ì業(yè)中得到à用2522ā高盛集團(tuán)高盛集團(tuán)同很é就開(kāi)始_局à子計(jì)算?術(shù)，并`是

AWS

?計(jì)23

Swayne,Matt,

<JP

Morgan

ChaseUnleashesHoneywell9sQuantumComputer

on

Tough

FintechProblems,=

TheQuantumDaily,

Jul.2,

2020,24

HermanD,ShaydulinR,Sun

Y,

etal.PortfolioOptimizationvia

QuantumZenoDynamicson

aQuantumProcessor[J].arXivpreprintarXiv:2209.15024,2022.25

NiroulaP,

ShaydulinR,

Yalovetzky

R,etal.Constrainedquantumoptimizationforextractivesummarizationonatrapped-ionquantumcomputer[J].ScientificReports,2022,121:

1-14.30量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)算服á及wà子?算服á

Amazon

Braket使用商，借?à子計(jì)算用來(lái)處理海à交易和數(shù)據(jù)V析2同時(shí)，高盛于

2014

?就r立了_注于à子計(jì)算研究的團(tuán)隊(duì)，并`在持續(xù)開(kāi)展à子計(jì)算金融à用研究工`2高盛幾?來(lái)一直P(pán)硅谷初]}ù

QC

Ware

合`研究à子算法在金融中的à用，比如探索如何利用à子蒙特s洛算法來(lái)評(píng)估各種金融工x的風(fēng)險(xiǎn)和模擬?格2622021?

9o

21

日，高盛1à子算法}ù

QC

Ware

和à子硬t}ù

IonQ

y_à子計(jì)算在金融服á業(yè)的ā實(shí)à用U前D?了T要一n2w中，IonQe一代采用玻璃·?術(shù)的à子處理器P前幾代相比，在保真度和吞Tà方面的性能e高了一個(gè)數(shù)à?2QC

Ware

和高盛?蒙特s羅模擬à子W的算法t經(jīng)在

IonQ

à子計(jì)算機(jī)P得到演示，è在?企業(yè)以比ā在快得多的?度評(píng)估金融風(fēng)險(xiǎn)并模擬各種金融工x的?格，D而?能改ù全球金融^場(chǎng)的?ì方式2723ā摩?士利摩?士利持續(xù)投入üà子計(jì)算ì業(yè)發(fā)展?勢(shì)，同時(shí)_在一直?極Uü戶?紹à子計(jì)算?術(shù)ü于各ì各業(yè)的影響并e供àü的建°2摩?士利認(rèn)?在未來(lái)十?內(nèi)，à子計(jì)算將ü石油y然氣1}用?業(yè)126

Castellanos,Sara,

<Goldman

Taps

Startupto

ExploreQuantum

Computing,=

The

Wall

StreetJournal,Dec.10,

201927/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/31量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)}藥1金融1航空航y(tǒng)1??1AI和大數(shù)據(jù)等多個(gè)ì業(yè)產(chǎn)生深à影響2除了üà子計(jì)算ì業(yè)發(fā)展的s注和研究之外，摩?士利_同時(shí)üà子計(jì)算金融à用的研究和探索?ì?一n的研究2前摩?士利董?總經(jīng)理

Peter

Carr4

4

ā在任職紐t大學(xué)金融和風(fēng)險(xiǎn)工程系?任和合`研究人員在一篇論文中e及，à們測(cè)試了à子計(jì)算機(jī)在??投資經(jīng)理解?難題的任á中的潛力，通?多個(gè)n驟在一段時(shí)間Yt注一系列資產(chǎn)，投資經(jīng)理??在每一n?定投資多少資產(chǎn)，同時(shí)將交易P^場(chǎng)影響的r本考慮w中2824ā富?銀ì富?銀ì是一家美?跨?金融服á}ù，}ù總部O于à利福|TT?金山，?營(yíng)總部O于曼哈?22019

?，富?銀ì的?術(shù)?管Saul

Van

Beurden

就通?P

IBM

和麻省理工學(xué)院

MIT

簽署`°，在à子計(jì)算和人工智能?術(shù)方面?ì合`，開(kāi)始了?銀ì的à子計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)投資2àüà子?術(shù)的態(tài)度很明確，`?P

IBM

和

MIT交易的一部V，富?銀ìà入了

IBM

的à子網(wǎng)t，à是一個(gè)vˉ富

500

強(qiáng)}ù1初]企業(yè)1學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和研究實(shí)驗(yàn)tār的社|，?力于è?à子計(jì)算和探索實(shí)際à用29228

RosenbergG,HaghnegahdarP,

GoddardP,

etal.Solvingtheoptimaltradingtrajectoryproblemusingaquantumannealer[C]//Proceedingsofthe

8th

Workshop

on

HighPerformanceComputationalFinance.2015:

1-7.29

/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/32量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)5ā花旗銀ì花旗集團(tuán)是一家總部O于紐t^的美?跨?投資銀ì和金融服á}ù2花旗集團(tuán)將à子計(jì)算列?

2019

?值得s注的五ù?術(shù)?勢(shì)之一，因?<à子計(jì)算?以通?改?交易算法1減少欺詐1`W投資ā合和管理風(fēng)險(xiǎn)來(lái)??徹á改ù金融服á2=?銀ì?投資了

1QBit

和

QC

Ware

等à子計(jì)算et初]}ù，花旗集團(tuán)董?總經(jīng)理

William

Hartnett

甚ó表示，à子?術(shù)將改ù金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和交易，并評(píng)論說(shuō)?<銀ìā在需要開(kāi)始學(xué)`如何利用à子計(jì)算230=6āGEResearch通用電氣旗Q的通用電氣}ù的中央]e中心-通用電氣研究所?GERā_參P到à子計(jì)算金融à用的研究`中2在

IonQ的??Q，GER

利用à子玻恩機(jī)p效地ˉ?à子線路來(lái)學(xué)`?個(gè)指數(shù)之間的相s性2Dà子計(jì)算得?的預(yù)測(cè)結(jié)果在某?情況Q`于經(jīng)y建模方法，證實(shí)了à子相s性V析p?能在商業(yè)à用中帶來(lái)更智能的數(shù)據(jù)驅(qū)úV析和?策312m外，ee?的`W方法p?能解?à子機(jī)器學(xué)`實(shí)踐中常é的局部最小值和梯度í失等問(wèn)題，使模型得以擴(kuò)展2à種改30

/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/31

ZhuD,Shen

W,

Giani

A,etal.Copula-basedRisk

Aggregationwith

Trapped

IonQuantumComputers[J].arXivpreprintarXiv:2206.11937,2022.33量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)?展示了一種更快1更準(zhǔn)確地?ì多ùàV析的方法，GER的研究員希望à能帶來(lái)e的1更好的方法來(lái)評(píng)估?要制

?程的風(fēng)險(xiǎn)，如產(chǎn)品?計(jì)1工廠?營(yíng)和供à鏈管理2IonQ首執(zhí)ìà|總裁

Peter

Chapman表示?<P

GE

Research

一起，IonQl在èúà子計(jì)算目前?能實(shí)ā的目o2`??以高精度ü多個(gè)ùà?ì建模時(shí)，雖然經(jīng)yˉ?方法面臨效率PQ的問(wèn)題，但在s們的r同ü力之Q，t經(jīng)確定了一種e的ˉ?策略，它在系統(tǒng)擴(kuò)展時(shí)_能夠?qū)崹Wà子計(jì)算結(jié)果232=2.à拿大2019?

8o份，BMO金融集團(tuán)和豐業(yè)銀ì發(fā)_了Pà拿大一家à子計(jì)算和人工智能]業(yè)}ù

Xanadu

的合`r果4

4

一款à用于金融領(lǐng)域的à子蒙特s羅算法，?à子算法p?于à?金融交易產(chǎn)品計(jì)算2Xanadu

在自y的à子模擬器P測(cè)試了?à子算法，仿真結(jié)果表明，`算法在à子計(jì)算機(jī)P?ì時(shí)，計(jì)算?度?以à快一?或數(shù)千倍2?據(jù)

Xanaduù目負(fù)°人

To

m

Bromley博士的說(shuō)法，à子蒙特s羅足以證明à子計(jì)算?術(shù)?以ü金融領(lǐng)域產(chǎn)生巨大影響2mù研究r果使相s人員能夠預(yù)測(cè)未來(lái)幾?內(nèi)的í生品定?，并?以?實(shí)時(shí)定?和大幅降P算力的電能í耗開(kāi)辟道路33232

/news/june-23-2022-ionq-ge-research-risk-aggregation33

<BMOFinancialGroupandScotiabankPartnerwithXanaduonQuantumComputingSpeedups

for

Trading34量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)(二)歐洲應(yīng)用探索1.英?1ā英?

NatWest

銀ìD

2018

?開(kāi)始，英?

NatWest

銀ì開(kāi)始üà子計(jì)算能力?ì測(cè)試，以解?銀ì面臨的一?效率需求問(wèn)題2測(cè)試中使用的硬t是富士通à子開(kāi)發(fā)的à子退火芯w，而à子et[v

1QBit

e供，NatWest同時(shí)_是

1QBit

的投資者和董?bê察員342?銀ì表示，它l在使用à子賦能的計(jì)算能力，以`統(tǒng)計(jì)算機(jī)?度的

300倍執(zhí)ì任á2à種計(jì)算模式?用于??投資ā合經(jīng)理?定?銀ì

1200億英鎊`±流ú性資產(chǎn)?HQLAā投資ā合方案2NatWest和母}ù蘇格q皇家銀ì?RBSā嘗試使用à子計(jì)算?ì投資ā合`W并獲得了短于經(jīng)y計(jì)算的?ì時(shí)間2NatWest

銀ì認(rèn)?，à子?術(shù)_?用于`W銀ì的wà投資ā合和領(lǐng)域，如異常檢測(cè)，人工智能和et驗(yàn)證等等3522ā渣打銀ì渣打銀ì一直在àWs注à一?術(shù)?能給金融服á帶來(lái)的?n2Products,=

Xanadupressrelease,NewswireCanada,

Aug.

20,201934

https://1/news/natwest-works-1qbit-fujitsu-develop-new-method-deciding-portfolio-composition/35

WhitePaper

–

TheCaseforQuantumand

Quantum-InspiredComputinginFinancialServices,Fujitsu,/dmsp/Publications/public/wp-da-financialsector-ww-en.pdf35量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)2017?P美?大學(xué)空間研究`b

USRA開(kāi)展了一個(gè)聯(lián)合ù目362à個(gè)ù目使用了O于àT

NASA

艾姆?研究中心的à子計(jì)算硬t，把à子計(jì)算à用在一個(gè)包含

60

個(gè)資產(chǎn)的ā合`WP，相比經(jīng)y計(jì)算節(jié)省了一半的計(jì)算時(shí)間23ā巴克萊銀ì巴克萊銀ìé在

2017?就à入

IBM

Q

網(wǎng)t，并開(kāi)始研究金融ì業(yè)的潛在用例372à們?立了一個(gè)à子計(jì)算內(nèi)部工`ā，探索`?銀ì業(yè)`在的幾類(lèi)O同的`W問(wèn)題，以~?à子計(jì)算?能面臨的一?x體實(shí)戰(zhàn)2`?第一n，巴克萊的à子研究者將每個(gè)`W問(wèn)題轉(zhuǎn)換?簡(jiǎn)單的?象?述，以便ü問(wèn)題的算法性±?ìV類(lèi)2?后檢查解?相s問(wèn)題的à子算法是否t發(fā)_，確定?能構(gòu)r更復(fù)g的計(jì)算ā礎(chǔ)的p用算法382Q一n，嘗試構(gòu)建每個(gè)問(wèn)題的簡(jiǎn)Wx本，使得à?問(wèn)題?能在à子處理器P?ì2à?x體問(wèn)題?及ˉ富管理中的投資ā合`W以及改?資本^場(chǎng)交易完r結(jié)算效率2IBMP巴克萊銀ì合`，研究了一36

Walker,

Owen,

<Nasasaysquantumcomputingisthefutureforfunds,=

TheFinancial

Times,Oct.20,2019,/content/195ce103-2419-30e4-a19d-96e8cb8a3c9b.37

Braine,Lee,DanielJ.

Egger,

JenniferGlick,and

Stefan

Woerner.

"Quantumalgorithmsformixed

binaryoptimizationappliedtotransactionsettlement."arXiv

preprintarXiv:1910.05788,2019,/pdf/1910.05788v1.pdf.38

Crosman,Penny,

<WhyBanks

likeBarclays

Are

TestingQuantumComputing.=

AmericanBanker183136:1,

2018.36量子計(jì)算金融應(yīng)用白皮書(shū)種`W交易結(jié)算的簡(jiǎn)單算法，即銀ì通?第O方清算所?ì股票交易的?程392m外，巴克萊?繼續(xù)評(píng)估à子計(jì)算機(jī)?能破解āp經(jīng)yà碼的長(zhǎng)期威脅2à是一個(gè)日?oT的問(wèn)題，因m，銀ì?能O得O采用?以ü抗à子破解的更強(qiáng)大的àà?術(shù)4024ā匯豐銀ì?股匯豐銀行o英??一?跨?銀行ü金融o務(wù)構(gòu)2與其T構(gòu)一樣，匯豐銀行敏銳意?r未來(lái)幾年量[??在風(fēng)?分析1器習(xí)ü絡(luò)安全等?域?qū)鹑跇I(yè)?重要性2因此，匯豐銀行積極與其T公司ü研~?驗(yàn)?\作，研~這種先進(jìn)技o(jì)?力2匯豐銀ìP歐洲

NEASQC

à子計(jì)算的Q一代à用ù目合`，在藥物發(fā)ā1乳腺