“量子+金融”！摩根大通和QC Ware拓展量子深度对冲

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（图片来源：网络）

近日，QC Ware和摩根大通完成了一项关于量子“深度对冲”的研究，为提高未来的金融服务风险应对能力铺平了道路。

利用市场摩擦和交易约束的数据驱动模型，可以降低投资组合的风险。相关论文表示，就如何通过量子计算改进深度对冲实践，摩根大通和QC Ware研究了两个问题，他们首先研究了现有的经典深度对冲框架是否可以使用量子深度学习进行改进。然后，利用量子深度学习，他们研究了是否可以为深度对冲定义新的量子框架。

研究发现，使用量子深度学习对经典框架进行深度对冲，可以使模型更有效。并在Quantinuum的H1-1量子计算机上进行了这项研究，证明了未来加速计算的潜力，可以在含噪声中等规模量子（NISQ）硬件上实现。

通过对新量子框架的深度对冲，量子价值函数可以做到：

1有效测算资源分配和预期回报；

2通过量子参与者的体验和建议，强化学习模型，改进性能；

3适当地训练量子策略。

量子应用程序可以改进经典和量子环境中的深度对冲，它利用量子机器学习方法，提高了高性能GPU硬件的准确性和可训练性，增强了金融服务能力。

QC Ware量子算法负责人Iordanis Kerenidis说：“我们正在对其下一个逻辑进化步骤进行深度对冲。无论是通过使用现在的量子思想，为经典硬件提供新模型，还是未来不断强大的量子硬件，摩根大通取得的成果证明了量子机器学习的巨大潜力和适用性。”

摩根大通董事总经理兼全球技术应用研究主管Marco Pistoia表示：“随着量子计算的不断成熟，在面向未来的算法中，摩根大通的领