Die Finanzbranche ist optimistisch, was Quantencomputing angeht. Aufgaben wie Portfoliooptimierung, Risikomanagement und Asset Pricing haben große Chancen, davon zu profitieren.
Die Algorithmen von Grover und Shor können zur Portfoliooptimierung angewendet werden. Bei der Portfoliooptimierung geht es darum, die optimale Kombination von Anlagen zu finden, um die Rendite zu maximieren und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. Neben der Bereitstellung schnellerer und genauerer Berechnungen kann die Technologie flexiblere Optimierungsstrategien ermöglichen, die ein breiteres Spektrum von Faktoren wie Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren berücksichtigen.
Ein weiteres Beispiel könnte die Preisgestaltung von Vermögenswerten sein. Bei der Bewertung von Vermögenswerten wird der Wert von finanziellen Vermögenswerten wie Aktien, Anleihen und Derivaten geschätzt. Herkömmliche Methoden zur Bewertung von finanziellen Vermögenswerten beruhen auf komplexen mathematischen Modellen wie Monte-Carlo-Simulationen, bei denen eine große Anzahl möglicher Ergebnisse für einen bestimmten finanziellen Vermögenswert simuliert und diese Simulationen dann verwendet werden, um seinen Wert zu schätzen. Quantum Monte Carlo (QMC) kann beispielsweise mit komplexen Finanzinstrumenten wie Optionen umgehen, die nichtlineare Auszahlungen haben.
Hier ist die Milliarden-Dollar-Frage: Können Quantencomputer den Aktienmarkt vorhersagen? Während QCs bei bestimmten Finanzmodellierungsaufgaben einige Vorteile gegenüber klassischen Computern haben können, ist es unwahrscheinlich, dass sie in der Lage sein werden, den Aktienmarkt mit vollständiger Genauigkeit vorherzusagen. Darüber hinaus birgt Quantencomputer, wie jede neue Technologie, auch seine eigenen einzigartigen Herausforderungen und Einschränkungen, die angegangen werden müssen, bevor sein volles Potenzial in Finanzanwendungen ausgeschöpft werden kann.
Viele Finanzdienstleistungsunternehmen haben hohe Erwartungen an die Wirkung von QC auf das Risikomanagement. Es umfasst die Identifizierung, Bewertung und Priorisierung von Risiken und das Ergreifen von Maßnahmen zur Minderung oder Bewältigung dieser Risiken. Jeder Schritt beinhaltet mathematische Modellierung und Simulationen zur Vorhersage von Risikoergebnissen, und Zeit und Genauigkeit spielen dabei eine entscheidende Rolle. Cybersicherheit ist ein wichtiger Bestandteil des Risikomanagements, der durch die Aktivierung fortschrittlicherer Verschlüsselungsmethoden verbessert werden kann.
Verschlüsselung wurde zu einer entscheidenden Maßnahme in der Bankenbranche, die sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff schützt. Es wird verwendet, um Kommunikationskanäle zwischen Banksystemen, Websites und mobilen Apps zu sichern und Daten auf Servern, Datenbanken und Backups zu schützen. Darüber hinaus wird Verschlüsselung verwendet, um digitale Signaturen zu generieren, die dazu beitragen, die Authentizität von Dokumenten sicherzustellen und unbefugte Änderungen oder Manipulationen an sensiblen Dokumenten zu verhindern.