양자 금융 시스템이란 무엇입니까? [간단한 개요]

양자 금융은 경제학의 복잡한 문제를 해결하기 위해 이론과 기술을 적용하는 이단적 학제간 연구 분야인 경제학의 한 분야입니다.

재정 문제, 특히 비선형 역학, 불확실성 또는 확률적 프로세스를 다루는 문제에 양자 기술을 구현하는 것은 선점자에게 매우 유용할 수 있습니다. 시장 변동성에 대한 신속한 대응, 보다 정확한 위험 분석, 행동 데이터 활용을 통한 고객 참여 개선 등은 양자 컴퓨팅이 향후 수십 년 동안 제공할 수 있는 구체적인 이점 중 일부입니다.

양자 금융 시스템이 현실이 될 수 있는지 궁금하다면 대답은 '예'입니다. 어떤 사람들에게는 공상 과학처럼 들릴지 모르지만 이것은 매우 진정한 기술입니다.

실제로 양자화폐 구현의 개념은 1970년 연구 물리학자 Stephen Wiesner에 의해 도입되었습니다. 그러나 그것은 1983년까지 출판되지 않았으며 2013년에 그것을 개발하는 실용적인 방법(반정의 프로그래밍의 방법을 사용하여)이 발명되었습니다.

오늘날 금융 양자 시스템의 주요 목표는 자금 이동의 일관된 무결성을 촉진하고 금융 모델의 불확실성을 정확하게 추정하며 중앙 은행 시스템의 단점을 제거하는 것입니다.

현재 금융 시스템

금융 세계는 지난 50년 동안 많이 발전했습니다. 얼마 전까지만 해도 물건을 살 때 지불하는 가장 일반적인 방법은 현금을 사용하는 것이었습니다. 이제 우리는 많은 선택권을 가지고 있습니다. 체크/신용카드를 사용하거나 스마트폰의 앱 또는 암호화폐 지갑으로 결제하세요. 선택은 여러분의 몫입니다.

오늘날, 세계에서 가장 큰 30개 은행이 총 55조 달러 이상을 관리하고 있습니다. 증권산업금융시장협회(Securities Industry and Financial Market Association)에 따르면 채권 시장 규모는 전 세계적으로 119조 달러, 미국 시장은 46조 달러 이상입니다.

이 복잡한 시장에서 매초 수많은 금융 서비스 활동(증권 가격 책정에서 위험 분석에 이르기까지)이 수행됩니다. 각 활동에는 단기 및 장기 결과를 평가할 수 있는 능력이 필요합니다.

이를 위해 금융 기관은 통계적 확률을 측정하는 고급 알고리즘과 머신 러닝 모델을 활용합니다. 그러나 이러한 모델은 완전히 정확하지 않습니다. 우리는 모두 2008년 금융 위기 동안 무슨 일이 일어났는지 보았습니다.

현재의 기술은 약속을 이행하기 위해 여러 면에서 여전히 성숙해야 합니다. 따라서 여러 금융 회사는 양자 물리학 법칙을 활용하여 전례 없는 속도로 방대한 양의 데이터를 처리하는 새로운 프로세서를 테스트하고 있습니다. 가능성은 무한합니다.

양자 컴퓨팅이 어떻게 도움이 됩니까?

양자 기계는 신약 발견, 심층 신경망 강화, 금융 시장 모델링, 안전한 통신 방식 개발(양자 인터넷)을 포함하여 엄청난 컴퓨팅 성능이 필요한 산업에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 이 기사에서는 양자 컴퓨터가 현재 금융 시스템을 개선하는 방법에 중점을 두었습니다.

은행 부문, 비은행 금융 회사, 헤지 펀드 및 기타 금융 기관은 고객 거래 및 계약과 같은 매우 민감한 데이터를 처리합니다. 이 데이터는 더 오랜 기간 동안 비공개로 안전하게 유지되어야 합니다.

보안 가격 책정과 같은 대부분의 은행 활동에는 높은 수준의 계산 복잡성이 포함됩니다. 옵션 가격 책정의 경우 급변하는 시장에 대응해야 하기 때문에 추가적인 복잡성이 발생합니다.

따라서 금융 기관은 항상 고객의 데이터를 안전하게 유지하면서 스톡 옵션의 가격을 효율적으로 결정할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 연구 결과에 따르면 양자 컴퓨팅은 이러한 중요한 재정 문제를 해결할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

양자 역학 및 양자 검색을 위한 Grover의 알고리즘 및 인수분해를 위한 Shor의 알고리즘과 같은 기타 알고리즘을 시뮬레이션할 때 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터를 쉽게 능가할 수 있습니다.

양자 컴퓨팅의 기본 사항

양자 컴퓨터의 작동 원리는 입자의 특정 속성이 주어진 시간에 두 가지 다른 상태 또는 두 가지 상태의 조합으로 유지된다는 것을 보여주는 양자 물리학을 기반으로 합니다. 이원론적 처리 시스템(0과 1)에서 작동하는 기존 컴퓨터와 달리 양자 기계는 0과 1이 동시에 또는 0과 1이 혼합될 수 있습니다.

양자 시스템은 정확히 동시에 여러 상태로 존재할 수 있기 때문에(이 현상을 중첩이라고 함) 기존 슈퍼컴퓨터의 범위를 넘어서는 훨씬 더 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 방대한 계산 가능성을 탐색할 수 있습니다.

양자 계산의 결과는 이진 대응과도 다릅니다. 그것들은 확률적(결정론적 대신)이며, 이는 입력이 동일하게 유지되더라도 출력이 다를 수 있음을 의미합니다. 따라서 결과가 평균으로 수렴되도록 동일한 계산을 여러 번 수행해야 합니다.

고전적인 컴퓨터는 비트로 작동하지만 양자 정보의 기본 단위는 큐비트(또는 양자 비트)라고 합니다. 광자, 전자 또는 핵으로 설계할 수 있습니다. 예에는 두 가지 상태가 '수평 편광'과 '수직 편광'이 될 수 있는 광자의 편광이 포함됩니다. 또는 두 가지 상태가 '스핀 업' 및 '다운'일 수 있는 전자의 스핀

양자 법칙에 따르면 큐비트는 동시에 두 상태의 일관된 중첩 상태에 있을 수 있습니다. 예를 들어, 2큐비트 양자 컴퓨터는 '00' '01' '10' '11' 상태를 가질 수 있습니다. 기존 컴퓨터에서는 이를 달성하기 위해 4비트가 필요합니다.

마찬가지로 3큐비트는 8개의 바이너리 비트와 같을 수 있고, 4큐비트는 16비트와 같으며, 5큐비트는 32비트와 같고, 6큐비트는 64비트와 같을 수 있습니다. 이를 고려하면 300큐비트 시스템은 우주의 총 원자 수보다 더 많은 상태를 가질 수 있습니다. 가장 강력한 고전 슈퍼컴퓨터라도 그 양의 데이터를 처리할 수 없습니다.

금융기관들이 양자컴퓨팅에 큰 관심을 보이는 이유다. 기존 컴퓨터가 할 수 없는 작업을 수행할 만큼 충분히 발전된 양자 기계는 아직 없지만 큰 발전이 진행 중입니다.

읽기:양자 컴퓨터에 대한 22가지 가장 흥미로운 사실

양자화폐 시스템

은행의 표준 모델에서 화폐는 상품 화폐, 명목 화폐 및 수탁 화폐의 세 가지 형태로 인식됩니다.

우리는 또한 지난 10년 동안 암호 화폐의 부상을 보았지만 아직 널리 인식되지는 않습니다. 중앙 발행 또는 규제 권한이 없는 디지털 결제 시스템입니다. 대신, 이는 통화 보유자가 보유한 모든 거래의 기록인 블록체인으로 알려진 분산된 공개 원장을 기반으로 합니다.

퀀텀 머니는 다음 단계로 나아가게 합니다. 양자 암호화 프로토콜을 적용하여 통화를 생성하고 검증합니다. 임의의 양자 상태는 완벽하게 복사할 수 없으므로 양자 화폐를 위조하는 것은 불가능합니다.

이 아이디어는 문서상으로는 훌륭해 보이지만 현재 기술로 구현하는 것은 불가능합니다. 양자 화폐는 임의의 양자 상태를 기존 컴퓨터 메모리의 양자 역학 버전인 양자 메모리에 저장해야 하기 때문입니다.

수년간의 연구와 실험을 통해 양자 메모리가 큐비트를 저장할 수 있었지만 매우 짧은 시간 동안만 저장이 가능합니다. 전 세계의 많은 연구 기관은 빛이 전달하는 양자 정보를 저장할 수 있는 메모리를 만들기 위해 새로운 재료를 연구하고 있습니다.

양자 금융 시스템의 이점

기존 컴퓨터의 성능을 두 배로 늘리려면 작업에 작동하는 트랜지스터 수의 약 두 배가 필요하지만 큐비트를 하나만 추가하면 양자 컴퓨터의 성능을 두 배로 늘릴 수 있습니다. 따라서 선점자에게 상당한 이점이 될 수 있습니다.

양자 컴퓨팅을 통해 금융 기관은 매우 구체적인 비즈니스 문제를 해결하고 향후 10년 동안 일부 운영 프로세스를 재설계할 수 있습니다.

고객 타겟팅 및 예측 모델링 :양자 컴퓨터는 복잡한 데이터 구조에서 숨겨진 패턴을 찾고 분류를 수행하며 정확한 예측을 수행하는 데 탁월합니다.

사기 감지 :금융 기관은 사기와 부실한 서비스 관리 관행으로 인해 매년 200억~450억 달러의 수익을 잃습니다. 기존 사기 탐지 시스템은 그렇게 안정적이지 않습니다. 그들은 80%의 오탐지를 반환하여 은행 부문이 대부분의 시간 동안 위험에 노출되어 있습니다.
양자 컴퓨팅은 지불 사기와의 전쟁에서 결정적인 우위를 제공할 수 있습니다. 양자 중첩 및 얽힘에서 파생된 기하급수적 속도의 힘은 사기 탐지 알고리즘을 최적화하기 위해 다양한 가능한 솔루션을 재평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 관리 :양자 컴퓨팅은 프로세스를 완벽하게 간소화하고 직원이 완벽한 고객 경험을 할 수 있도록 도와줍니다.

포트폴리오 관리 :양자 컴퓨팅은 자산 가격 책정 모델의 속도를 높이고 성능 향상을 도모할 수 있는 잠재력이 있습니다. 근사치를 사용할 필요 없이 짧은 시간 안에 수많은 최적화 계산을 수행할 수 있습니다.

조합 최적화 기능은 투자자가 포트폴리오 다양화를 개선하고 시장 상황 및 최종 목표에 따라 포트폴리오 투자의 균형을 재조정하며 거래 결제 프로세스를 효율적으로 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Quantum Finance의 최근 발전

지난 10년 동안 양자 우위를 향한 진전은 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 특정 문제를 더 잘 해결할 수 있음을 증명합니다.

예를 들어, 2014년에 네덜란드의 연구원 팀은 양자 역학의 기능을 활용하여 사실상 방해하는 것이 불가능한 신용/직불 카드를 인증하는 사기 방지 기술을 개발했습니다.

2018년에 캐나다 연구원들은 금융 파생 상품의 몬테카를로 가격 책정을 위한 양자 알고리즘을 발표하여 양자 중첩에서 관련 확률 분포를 생성하는 방법과 양자 측정을 통해 파생 상품 가격을 추출하는 기술을 시연했습니다.

2020년 David Orrell은 양자 장치에서 직접 실행할 수 있는 양자 워크를 기반으로 하는 이항 옵션 가격 책정 모델을 제안했습니다. 같은 해에 D-Wave 양자 컴퓨터를 사용하여 포트폴리오 최적화 문제를 해결했습니다. 결과는 매우 유망했습니다. D-Wave 하드웨어의 성능(크기는 제한적이지만)은 초고속 클래식 컴퓨터와 비슷했습니다.

2021년에 연구자 그룹은 가변 시간 조건 수 추정 및 양자 선형 회귀를 사용하여 빈도가 높은 통계적 차익 거래를 위한 양자 알고리즘을 개발했습니다.

퀀텀 금융의 현재와 미래

양자 컴퓨팅 기술은 아직 완전히 개발되지 않았습니다. 사실, 대부분의 이점과 응용 프로그램은 여전히 ​​개념적입니다. 따라서 전체 은행 부문은 두 가지 선택을 해야 합니다.

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기술을 기다렸다가 기회나 위협이 식별될 때만 대응하십시오.

또는 양자 세계와의 연결을 시작하고 사용 사례를 식별하고 양자 보안 솔루션을 통합하세요.

두 번째 옵션이 더 나은 것 같습니다. JPorgan Chase, HSBC 및 Wells Fargo를 포함한 많은 투자 은행 및 금융 서비스 지주 회사는 이미 양자 연구 및 혁신 프로그램에 수백만 달러를 쏟아붓기 시작했습니다.

많은 양의 연구 및 엔지니어링 작업이 데이터 로딩 및 데이터 데이터 처리 서브루틴에서 상당한 다항식 속도 향상을 통해 양자 알고리즘을 실현하는 데 전념해 왔습니다.

지금까지 기존 양자 컴퓨팅에 비해 기하급수적으로 빨라진 양자 컴퓨팅의 실제 적용은 발명되지 않았지만 수많은 유망한 모델이 제안되었습니다.

예를 들어 IBM은 독점 양자 컴퓨팅 칩에 127큐비트를 담을 수 있었습니다. 프로세서는 큐비트의 정확한 판독을 허용하는 신호 전달 와이어를 호스팅하기 위해 여러 레이어를 사용합니다. 이 기술은 기존 칩에서 일반적이지만 양자 컴퓨팅 세계에서는 엄청난 성과입니다.

2030년 말에는 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터의 기능을 능가할 것으로 예상됩니다. IBM과 Google을 비롯한 기술 대기업은 수백 개의 양자 비트를 저장할 수 있는 양자 기계를 연구하고 있습니다. IBM은 1000큐비트 컴퓨터 개발을 목표로 하는 양자 컴퓨터 개발을 위한 청사진을 발표함으로써 열망을 더욱 구체화했습니다.

이것은 수많은 산업, 특히 금융에 파괴적인 영향을 미칠 것입니다. 실제로 금융은 장단기적으로 양자 컴퓨팅의 혜택을 가장 먼저 받는 분야로 추정됩니다.

그러나 은행 및 금융 기관 내 양자 컴퓨팅의 미래 발전에는 도전 과제가 있습니다. 양자 기계로 효율적으로 해결할 수 있는 문제를 식별하고, 더 나은 접근성을 위한 인터페이스를 개선하고, 이 기술에 맞게 인프라를 업그레이드하고, 엘리트 그룹의 의사와 수학자를 넘어 그러한 양자 기계에 대한 관심을 확대하는 것은 가까운 장래에 다루어야 할 이 분야.

전반적으로 양자 기반 솔루션을 채택하는 것은 단기적인 과정이 아닙니다. 버튼을 클릭하고 모든 작업을 완료하는 소프트웨어 시스템을 업그레이드하는 것과는 다릅니다. 이는 장기적인 여정이며 문제를 정의하고 인프라를 조정하는 은행 부문의 능력뿐만 아니라 이 프로세스에 직원과 고객을 포함시키는 능력에 달려 있습니다.

자주 묻는 질문

가장 인기 있는 양자 알고리즘은 무엇입니까?

양자 알고리즘은 각 단계를 양자 컴퓨터에서 수행할 수 있는 단계별 명령입니다. '양자'라는 용어는 양자 얽힘 또는 양자 중첩과 같은 양자 계산의 일부 기본 기능을 활용하는 알고리즘에 사용됩니다.

이러한 알고리즘은 검색 및 최적화, 암호화, 대형 시스템 선형 방정식 풀기, 양자 시스템 시뮬레이션 등 다양한 분야에 적용할 수 있습니다. 가장 인기 있는 5가지 양자 알고리즘은 —

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쇼어 알고리즘 :다항식 시간의 인수 정수

그로버 알고리즘 :구조화되지 않은 검색 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다.

사이먼의 알고리즘 :최고의 결정론적 고전 알고리즘보다 더 적은 수의 쿼리로 특정 문제를 기하급수적으로 더 빠르게 해결합니다.

Bernstein-Vazirani 알고리즘 :복잡성 클래스 BPP와 BQP 간의 오라클 분리를 증명하기 위해 개발되었습니다.

Deutsch–Jozsa 알고리즘: 특정 문제에 대한 계산 도구로 양자 컴퓨터를 사용하는 것이 유리할 수 있음을 처음으로 보여주었습니다.

양자 금융 시스템은 언제 시작되나요?

양자 금융 시스템의 시대가 도래합니다. 향후 10년 이내에 양자 컴퓨팅은 아마도 금융 부문의 주류 솔루션 중 하나가 될 것입니다.

MarketsandMarkets Research 보고서에 따르면 양자 컴퓨팅 시장 규모는 예측 기간 동안 30.1%의 CAGR로 2021년 4억 7,200만 달러에서 2026년 17억 6,000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 금융 부문에서 양자 기반 기술의 조기 채택은 전 세계 시장의 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.

어떤 은행이 양자 컴퓨팅에 투자하고 있습니까?

JP Morgan, Goldman Sachs, Citigroup, Mitsubishi Financial Group, Barclays, Wells Fargo, BNP Paribas, HSBC 및 Japan Post Bank는 모두 이 기술에 수백만 달러를 쏟아 붓고 있습니다. 일부는 양자 컴퓨팅 응용 프로그램을 실험하기 시작했습니다.

양자 컴퓨팅에 투자할 수 있습니까?

예, 양자 컴퓨팅 기술에 베팅하려는 투자자에게는 많은 기회가 있습니다. 이 분야에서 일하는 많은 회사들이 뉴욕 증권 거래소에 상장되어 있습니다. 양자 컴퓨팅 ETF(디파이언스 양자 ETF)도 이 산업에 대한 일반적인 노출을 얻을 수 있습니다.