除了欧洲英美银行更是量子盘算的深度到场者渣打银行一直在密切关注这一技术可能给金融服务带来的进步。2017年与美国大学空间研究协会（USRA）开展了一个团结项目。
在确定最佳套利时机时1QBit将问题归结为一个二次无约束二元优化（QUBO）问题这样就适用于量子退火。
在最佳生意业务门路的选择方面2016年加拿大量子软件公司1QBit使用D-Wave系统的量子退火算法解决了一个离散多周期投资组合优化问题。这个问题划分在512和1152量子位的D-Wave芯片上获得相识决。而且对D-Wave机械举行适当的微调可以显著提高乐成率。
Kuchkovsky说：“量子技术生态系统生长很是迅速我们相信为了将技术的利益转化为详细的进步无论是对部门还是整个社会来说与各方的互助至关重要。”
为什么摩根大通对一个在现实世界中险些没有应用的领域如此感兴趣？实际上量子盘算在银行业已经有实际的应用案例。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405428318300571#bib0060
由于我们对市场不完全相识一般认为资产和投资组合是本质上随机的这种随机性是很难预计的风险泉源。
这时通常需要数值模拟方法（如蒙特卡罗）。
此外西班牙第二大银行BBVA启动了六项观点验证研究了五个金融用例。随着量子盘算在金融行业的应用案例越来越多我们需要体贴的是：量子盘算是否对我们的投资有所资助？
多家金融机构探索量子盘算应用
一旦经由训练该算法可以在任何经典盘算机上运行。
好比D-Wave量子退火被用于观点验证以训练一种特定类型的神经网络（玻尔兹曼机）；使用量子PCA方法来实现网络训练的梯度下降法(Gradient Descent) 可以指数级地加速训练历程（与经典训练方法相比）。
套利的观点是从同一资产在差别市场的差别价钱中赚取利润。例如我们可以把欧元兑换成美元美元兑换成日元日元再兑换成欧元在这个历程中赚取价差。虽然最优套利时机简直定是NP-Hard问题但量子退火算法可以有效地检测到这些问题。
Lloyd等人提出了一种将经典数据编码成量子态的替代方法效率优于经典算法。另外支持向量机是分类算法的一个子集是最常用的有监视机械学习算法之一现在在量子盘算机上实现支持向量机有了许多讨论。Wiebe、Braun和Lloyd也首创了在量子盘算机上应用最小二乘拟合举行回归的想法。
一年已往了BBVA团队分享了这个项目的结果遵循六条研究门路目的是验证量子技术比传统盘算技术具有更大优势的用例。
使这一历程更有效的一种方法是将投资组合的资产分成具有配合风险因素的子集。然而随着资产被添加到一个投资组合中以及在分类时需要思量的因素可能发生的组合会成倍地成倍增长而获得最佳效果所需的盘算数量也会随之增加。
1.量子算法的生长
导读：9月7日建信金融科技有限责任公司与合肥本源量子签署战略互助协议。
建信金融科技是建设银行旗下从事金融科技行业的全资子公司。本源量子与建信金融科技将围绕金融领域应用场景推动量子生态的构建及其与金融工业的协同生长。现在金融行业已经成为国际主流的量子盘算应用探索领域。
除了硬件革新外量子技术的业务部署所面临的另一个主要挑战是新的算法必须适应新的盘算逻辑这些算法在系统正常运行并准备好解决详细任务时可以为系统提供数据。BBVA正与CSIC互助在这方面开展事情并取得重大希望。
为了降低风险一种可能性是分析资产的行为将其与市场信息联系起来。
这是金融预测的领域充满了现实和理论意义上的重大问题。人工智能技术在解决这类问题上尤其乐成。
2.静态投资组合优化
BBVA与CSIC的团队已经开发出了算法可以资助选择广泛数据集中最相关的变量例如在构建投资组适时选择资产。这些算法已经被用来革新股票指数跟踪这是一种通过选择股票指数中的一些资产来复制股票指数行为的投资技术。
信用评分中的最优特征选择这个问题比力特殊它既是一个优化问题也是一个机械学习问题。因为优化问题也适用于机械学习算法。实际上人工智能的训练可以看作是神经网络优化的一个特例。1QBit展示了如何将这一问题转化为在量子退火机上运行的QUBO问题。
Kuchkovky团队与富士通公司、BBVA资产治理公司互助。
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