量子金融的前景与挑战

量子计算机预计将对金融业产生重大影响，因为它们能够比已知最优的经典算法更快地解决某些问题。在本文中，我们描述了量子计算在金融领域的此类潜在应用，从最先进技术出发，特别聚焦于 QC Ware 团队近期的成果。我们考虑了蒙特卡洛方法、投资组合优化以及机器学习的量子加速。对于每种应用，我们描述了可能实现的量子加速程度，并估算了实现实用加速所需的量子资源。这些量子金融算法的近期相关性在不同应用间差异很大——其中一些是为适应近期原型量子计算机而设计的启发式算法，而另一些则是已被证明的加速，需要较大规模量子计算机才能实现。我们还描述了使这些加速更接近于实验可行性的有力途径——特别是描述了用于蒙特卡洛方法和量子机器学习的更低深度算法，以及用于投资组合优化的量子退火启发式方法。本文面向金融专业人士，不假定读者具备量子计算相关背景。