布朗大学博士生揭秘：量子计算如何改变金融市场？

布朗大学博士生揭秘：量子计算如何改变金融市场？

在波士顿的Fidelity Investments总部，一位来自布朗大学的博士生Ilija Nikolov正在为这家全球最大的投资公司之一探索量子计算的未来。作为Fidelity Center for Applied Technology（FCAT）数据科学团队的实习生，Nikolov的任务是评估量子启发神经网络能否为公司的计算机系统带来突破。

“量子力学将为各个学科带来现实突破，这并非空谈，”Nikolov说，“现在正在进行大量严肃的研究和投资。虽然我们还无法完全想象量子技术将带来哪些应用，但对许多公司来说，这将在未来10年内成为现实。”

Nikolov在布朗大学的研究涉及机器学习算法和量子计算在凝聚态物理中的应用。在FCAT，他将这些知识应用于金融领域。过去两个夏天，他一直在构建和实施一个结合经典和量子计算的神经网络，用于评估公司的安全系统和分析各类金融数据。

“因为不知道未来的系统会是什么样子，所以我的工作现在更像是一个可行性项目，”Nikolov解释道，“主要目标是确定这种量子系统对公司的潜在价值。”

在具体应用方面，Nikolov设计了一个系统来研究历史金融数据中的趋势和模式，这些信息可以应用于未来的数据分析。今年，他正在使用该系统生成高质量的合成数据，用于训练其他机器学习模型。

在另一个研究方向上，北京师范大学的白璐教授及其团队正在探索量子计算与金融分析的深度融合。白教授的研究重点包括量子随机游走和金融人工智能，这些研究已获得多项国家自然科学基金的支持，并在国际权威期刊上发表了多篇高水平论文。

白教授团队提出了一种基于量子Jensen-Shannon核的图分类方法，该方法在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering上发表。此外，他们还开发了对齐顶点卷积网络用于图分类，相关成果发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。

这些研究展示了量子计算在金融领域的巨大潜力。通过利用量子力学的叠加和纠缠原理，量子计算能够同时进行大量计算，为金融分析提供指数级的加速。这不仅有助于提高市场预测的准确性，还能增强风险管理和投资决策的能力。

尽管量子计算在金融领域的广泛应用仍面临技术成熟度、硬件限制和人才短缺等挑战，但随着研究的深入和技术的进步，量子计算有望在未来重塑金融行业，为复杂问题提供创新解决方案。