Квантовое будущее инвестирования: радикальная трансформация глобальных рынков

Квантовые вычисления готовятся радикально менять глобальные отрасли, при этом одно из наиболее значимых преобразований ожидается в финансовом секторе. Двумя основными направлениями, где квантовые технологии обещают серьёзные прорывы, являются оптимизация инвестиционных портфелей и анализ рыночных настроений.

Оптимизация портфелей с помощью квантовых алгоритмов

Оптимизация инвестиционного портфеля необходима для управления инвестициями, максимизации доходности и минимизации рисков. Традиционные подходы, такие как Современная теория портфеля (MPT) Гарри Марковица, опираются на исторические данные и корреляции активов для поиска оптимального набора инвестиций. Однако эти модели ограничены вычислительной сложностью оценки тысяч, а иногда и миллионов возможных комбинаций активов.

Квантовые вычисления меняют правила игры. В отличие от классических компьютеров, которые обрабатывают каждую комбинацию по отдельности, квантовые компьютеры способны одновременно оценивать несколько сценариев благодаря принципу суперпозиции. Это позволяет гораздо эффективнее решать сложные задачи оптимизации.

Квантовые алгоритмы, такие как квантовый приближённый алгоритм оптимизации (QAOA), особенно подходят для оптимизации портфелей. QAOA может параллельно оценивать огромное количество распределений активов, существенно сокращая время расчётов и повышая точность. Например, инвестору, формирующему диверсифицированный портфель из акций, облигаций, недвижимости и сырьевых товаров, традиционно необходимо последовательно оценивать каждую комбинацию. Квантовая система может одновременно рассмотреть все комбинации, предлагая оптимальные решения за долю времени.

Компания Multiverse Computing уже использует QAOA и другие квантовые методы для оптимизации финансовых портфелей, включая реальные кейсы в ESG-инвестировании и ценообразовании деривативов. Их сотрудничество с банком BBVA продемонстрировало, как квантовые алгоритмы могут формировать оптимальные портфели эффективнее классических моделей.

Квантовый анализ рыночных настроений

Помимо оптимизации инвестиций, понимание рыночных настроений критически важно для прогнозирования трендов. Рыночные настроения отражают отношение инвесторов к ценным бумагам, секторам или рынкам и часто определяются на основе новостных статей, отчётов о прибыли и социальных сетей.

Классические инструменты анализа настроений используют обработку естественного языка (NLP), чтобы выявить позитивные, нейтральные или негативные настроения, однако они часто сталкиваются с трудностями при анализе сложного языка, сарказма или огромных объёмов данных. Квантовые вычисления способны улучшить эти модели, позволяя проводить анализ больших неструктурированных данных в реальном времени.

Квантовая NLP-модель способна обрабатывать данные из различных источников – новостей, твитов, аналитических отчётов – и выявлять нюансы, которые пропускают классические модели. Более того, квантовые системы могут обнаруживать сложные взаимосвязи между данными, открывая более глубокое понимание того, как настроения влияют на рынок.

Компания Terra Quantum совместно с HSBC разрабатывает инструменты квантового NLP для анализа больших массивов финансовых новостей с целью выявления настроений. Эти инструменты помогут лучше прогнозировать рынок, учитывая эмоциональные и тематические особенности отчётов о прибыли и пресс-релизов.

Другой пример – разработка компании Zapata AI, исследующей квантовые языковые модели. Эти модели обнаруживают тонкие закономерности в текстовых данных, что может применяться в финансах для понимания настроений инвесторов и поведенческих трендов.

Сила квантовой запутанности в рыночном анализе

Одним из ключевых квантовых принципов, которые могут улучшить анализ рыночных настроений, является запутанность. Запутанность – это явление, при котором кубиты становятся взаимосвязанными так, что состояние одного кубита зависит от состояния другого, независимо от расстояния между ними. В контексте финансовых данных запутанность позволяет квантовым компьютерам более эффективно обрабатывать взаимосвязанные точки данных, чем классические системы.

Например, в анализе настроений данные из разных источников, социальных сетей, новостей и отчётов о прибыли, часто взаимосвязаны. Позитивная новость о компании может повлиять на настроения инвесторов в социальных сетях, а те, в свою очередь, – на цены акций. Используя запутанность, квантовые алгоритмы могут выявлять эти взаимосвязи и моделировать взаимодействия между различными точками данных. Это позволяет выполнять анализ с гораздо более высокой точностью, учитывая тонкие корреляции, которые классические системы упустят.

Использование квантовой запутанности позволяет выявлять сложные модели поведения, не очевидные на первый взгляд. Например, если компания анонсирует новый продукт, квантовые алгоритмы могут анализировать не только настроения вокруг самого анонса, но и исторические реакции на подобные продукты, поведение конкурентов и общие рыночные тренды, обеспечивая более комплексный прогноз влияния анонса на цену акций.

Реальное применение и исследования

Квантовые технологии в финансах уже перестают быть теоретическими:

• Multiverse Computing и Банк Канады применяли квантовые методы для решения сложных финансовых задач эффективнее, чем традиционные модели.
• Fujitsu использовала цифровой отжиг, квантово-вдохновлённый подход, для оптимизации распределения активов и минимизации рисков в портфелях на основе больших объёмов данных.

В будущем интеграция квантовых алгоритмов в анализ рыночных настроений и модели прогнозирования может привести к созданию инструмента, способного предсказывать движения рынков с беспрецедентной точностью. Анализируя огромные массивы финансовых отчётов, новостей, постов в соцсетях и геополитических событий, квантовые компьютеры смогут формировать прогнозы рыночных трендов в реальном времени, объединяя исторические данные и настроения инвесторов, предлагая максимально полную картину рынка.