b_n_e (b_n_e) wrote,
b_n_e
b_n_e

Categories:

Не только раскалывать шифры, но и оценивать и моделировать рынки,

Последняя блестящая новинка Уолл-стрит: квантовые компьютеры (The Economist, Великобритания)
23.12.202021131
Финансовая индустрия имеет продолжительные и выгодные отношения с компьютерными вычислениями. Еще на раннем этапе она начала использовать все — от универсальных ЭВМ до искусственного интеллекта. В последнее десятилетие проведено больше высокочастотных трейдинговых сделок с помощью сложных алгоритмов, чем с участием людей. Теперь крупные банки положили глаз на квантовые вычисления — еще одну передовую технологию.

Разработанная физиками в 1980-х годах концепция состоит в том, что контринтуитивные качества квантовой механики могут позволить создать такие компьютеры, которые смогут проводить вычисления, недоступные ни одной неквантовой машине. Это обещание начинает постепенно исполняться. Такие компьютерные гиганты как «Гугл» и «Ай-би-эм», а также целый ряд более мелких их соперников, создают и совершенствуют квантовые аппаратные средства.

Квартовые компьютеры не во всем будут опережать своих классических конкурентов. Однако значительная часть математических вычислений, в которых они будут показывать блестящие результаты, вызывают интерес у банкиров. На состоявшейся 10 декабря конференции Уильям Зенг (William Zeng), глава отдела квантовых исследований банка «Голдман Сакс» (Goldman Sachs), сообщил присутствовавшим, что квантовые компьютерные вычисления могут иметь «революционное» воздействие на банки, а также на финансы в более широком смысле.

Многие финансовые вычисления сводятся к оптимизации проблем, а именно в этом и сильны квантовые компьютеры, считает Марко Пистойя (Marco Pistoia), глава исследовательского подразделения банка «Джей-Пи Морган чейс» (JPMorgan Chase), который ранее много лет проработал в компании «Ай-би-эм». Ориентированные на квантовые компьютеры специалисты по биржевому количественному анализу надеются, что эти машины позволят увеличить прибыль за счет ускорения оценки активов, поиска более выгодных портфелей, а также сделают более точным алгоритмы обучения самих машин. Проведенное в июле нынешнего года испанским банком bbva исследование свидетельствует, что квантовые компьютеры могут ускорить процесс оценки кредитоспособности, определить возможности для скупки акций с целью последующей перепродажи, а также ускорят так называемое имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло («Monte Carlo» simulations), который широко используется в финансовой области для моделирования возможного поведения рынков.

Финансы — не единственная отрасль, рассчитывающая получить выгоду даже от небольших и нестабильных квантовых компьютеров, которые доступны в настоящее время, очень многие сектора промышленности — от аэрокосмической до фармацевтической — также рассчитывают воспользоваться «квантовым преимуществом». Однако есть все основания полагать, что именно финансы смогут первыми найти такой способ. Майк Бирчук (Mike Biercuk) из стартапа q-ctrl, занимающегося созданием программного обеспечения для квантовых компьютеров, указывает на то, что новый финансовый алгоритм может быть применен быстрее, чем новый промышленный процесс. Размер финансовых рынков означает, что даже небольшое преимущество позволит получить много денег.

Банки тоже вкладываются в экспертизу. Такие банки как bbva, «Ситигруп» (Citigrou), «Джей-Пи Морган» и «Стандард чартед» (Standard Chartered) создали исследовательские команды, а также подписали соглашения с компьютерными фирмами. Эксперты консалтинговой фирмы «Бостон консалтинг груп» (Boston Consulting Group) считают, что банки и страховщики в Америке и в Европе, по данным на июнь текущего года, наняли на работу более 115 экспертов — это большое количество, даже в академической сфере, для такой узкой специализации. «У нас больше докторов физических и математических наук, чем в некоторых больших университетах», — иронично замечает Алексей Кондратьев (Alexei Kondratyev), глава отдела по анализу данных банка «Стандард чартед».

Стартапы тоже изучают существующие возможности. Энрике Лисазо (Enrique Lizaso) из компании «Малтивёз компьютинг» (Multiverse Computing) считает, что с помощью мощных квантовых алгоритмов можно более эффективно выявлять мошеннические схемы и делать это в сто раз быстрее, чем при использовании существующих возможностей. Эта фирма также проводит эксперименты с оптимизацией инвестиционных портфелей, в рамках которых аналитики пытаются определить эффективно работающие инвестиционные стратегии. Эксперты из «Малтивёз компьютинг» проанализировали решения, которые были приняты реальными трейдерами одного банка. Задача состояла в том, чтобы в течение года определить самое выгодное сочетание из 50 активов с определенными ограничениями, в том числе относительно количества заключаемых сделок.
В результате появилась задача, имеющая такое количество возможных вариантов решения, которое превышает общее число атомов видимого мира. На самом деле банковские трейдеры с помощью моделей, запущенных на обычных компьютерах, добивались годового дохода в 19%. В зависимости от показателей волатильности, инвесторы были готовы с этим мириться, тогда как алгоритмы фирмы «Малтивёз компьютинг» позволяли получить доход в диапазоне от 20% до 80% — хотя они, в итоге, не сделали вывода о явном преимуществе квантовых методов.

Однако не все потенциальные возможности использования дают такие блестящие результаты. Имитационное моделирование с помощью метода Монте-Карло часто используется при проведении регуляторами стресс-тестов. Кристофер Савуа (Christopher Savoie) из расположенной в Бостоне и занимающейся квантовыми компьютерными вычислениями фирмы «Запата» (Zapata) вспоминает слова руководителя одного банка, который в беседе с ним сказал: «Не приносите мене торговые алгоритмы, дайте мне решение относительно американского регуляторного стресс-теста Всеобщий анализ и обзор капитала (Comprehensive Capital Analysis and Review — ccar). Эти вещи съедают половину моего компьютерного бюджета».

Все это весьма многообещающие направления. Однако квантовые финансисты признают, что сегодня ограничением является аппаратная часть. «Пока мы еще не можем провести вычисления в таких масштабах, при которых квантовые машины обеспечивали бы реальные преимущества по сравнению с классическими», — говорит г-н Бирчук. Один из грубых методов оценки производительности квантовых компьютеров состоит в количестве «кубит» (qubits), что является аналогом «бит» двоичного разряда 1 или 0 в классическом компьютере. При решении многих проблем квантовый компьютер с тысячами стабильных кубит, как уже доказано, работает намного быстрее любой существующей неквантовой машины, — но дело в том, что пока их просто нет.

Пока эта область вынуждена довольствоваться небольшими и нестабильными устройствами, которые способны проводить вычисления всего в течение очень малой доли секунды, а затем эти системы разрушаются. Джон Прескилл (John Preskill) из Калифорнийского технологического института (California Institute of Technology) обозначает такие машины с помощью слова «шусмакк» (шумные среднего масштаба квантовые компьютеры; nisqs — Noisy, Intermediate-Scale Quantum computers).

Банкиры работают над тем, как обеспечить проведение вычислений на таких компьютерах. Г-н Зенг из банка «Голдман» указал, что требования к компьютерным ресурсам, необходимым для запуска квантовых алгоритмов, уже снижены, поскольку программисты совершенствуют свои методы. Г-н Пистойя отсылает нас к статьям, написанным членами его команды по итогам работ по определению возможности проведения полезных финансовых вычислений даже на небольших машинах.

В какой-то момент эти программисты встретятся на полдороге с производителями «железа». В 2019 году компания «Гугл» первой продемонстрировала «квантовое превосходство» (quantum supremacy), использовав для этого 53-кубитную шусмакк-машину, которая за одну минуту выполнила столько операций, что даже самому быстрому суперкомпьютеру в мире потребовалось бы для этого более 10000 лет. Компания «Ай-би-эм», вложившая значительные средства в разработку квантовых компьютеров, считает, что она уже к 2023 году сможет создать 1000-кубитную машину. Специалисты и «Ай-би-эм», и «Гугл» говорят о том, что к концу нынешнего десятилетия будут созданы уже машины с миллионом кубит.

Когда же может произойти финансовая революция? По словам г-на Савуа, простые алгоритмы могут начать использоваться в течение ближайших 18 месяцев, и, вероятнее всего, на раннем этапе они будут применяться при оценке кредитоспособности. По мнению г-на Кондратьева, срок в три — пять лет является более реалистичным. Однако, по мнению одного наблюдателя, решающее значение имеет то обстоятельство, что никто не хочет опоздать на этот праздник. Всех беспокоит то, что кто-то, оказавшийся первым в этой гонке, сможет выбрать такой вариант: незаметно начать получать всю выгоду и не объявлять об этом всему миру. В конечном итоге, как считает г-н Бирчук, «именно так началась высокочастотная торговля».

Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ.

Присоединяйтесь к нам в Facebook и будьте в курсе важнейших событий дня.
Оригинал публикации: Wall Street's latest shiny new thing: quantum computing

https://inosmi.ru/science/20201223/248806741.html
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 3 comments