量子算法在金融高频交易中的飞跃

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高频交易（HFT）是量子计算在金融行业中非常典型的用例。

HFT是一种算法交易策略。通过算法计算，交易者几乎可以即时（纳秒到毫秒）识别出微小的股票价格变化，从而执行大量订单交易，套取利润。在整个过程中，交易者的成功率与执行交易的速度成正比。据相关数据显示，2020年全球算法交易市场规模为120亿美元，预计到2028年将增长至310亿美元。

近年来，纳斯达克交易所推出的电子交易服务，进一步加速了基于计算机的高频交易的发展，并由此促进了金融机构积极开发下一代解决方案和算法，来应对不断增长的高频交易的巨量需求。

如今，在利用市场实时数据、践行“低买高卖”策略中，算法已成为关键工具。但随着硬件和技术的快速迭代，要执行HFT就需要定期升级更高性能的计算服务器，以满足高性能计算和零延迟处理大量数据的需求。

从运行速度上看，量子算法显然优于经典算法。基于量子力学的叠加和纠缠特性，量子计算在本质上具有最高的计算处理能力，是HFT的首选。

量子计算和量子算法可以在更短的时间内处理大量且复杂的市场数据，并能保证结果具有99%准确率。基于量子计算的并行处理能力，我们还可通过同时执行同一操作的多个实例来提高操作的准确性。

我们可以将HFT归类为一个复杂的优化问题，量子近似优化算法（QAOA）将帮助交易者发现近期回报率最高的股票，以及进行这些股票的HFT。同时，通过变分量子算法，交易者将根据当前市场价格确定证券的最佳交易价格以及对股票价格的预测，从而降低交易风险。

未来，量子AI（人工智能）和ML（机器学习）还将应用于识别和呈