Les responsables de la finance informatique se préparent à un avenir fondé sur l’énergie quantique

Le secteur des services financiers est un secteur dans lequel le calcul est profondément ancré. Les problèmes d’optimisation qui nécessitent un réglage fin et un ajustement de toutes les variables défient quotidiennement les sociétés financières. Cela est particulièrement vrai pour les produits financiers hautement sophistiqués, y compris ceux développés via une analyse quantitative.

Le secteur financier, qui nécessite une modélisation mathématique complexe à grande échelle, est le secteur le mieux placé pour tirer parti des avantages de l’informatique quantique. L’informatique quantique permet d’effectuer des calculs, même complexes, à des vitesses (assez) élevées, produisant des résultats en quelques minutes ou heures plutôt qu’en semaines ou mois.

Mais Beno Bloor, directeur commercial de la société de services quantiques complets PASQAL, a déclaré que la capacité du quantum à fournir des connaissances précises dans un laps de temps raisonnable a une valeur considérable au-delà de la vitesse. « Nous voulons savoir comment fixer un prix plus précisément, comment le faire encore plus précisément.NakatsuJe veux le savoir dans une heure. « Avec les ordinateurs traditionnels, cela prendrait jusqu’à deux semaines, période pendant laquelle la transaction serait perdue », a-t-il déclaré.

L’une des raisons pour lesquelles l’équipe conjointe d’ingénieurs et d’analystes financiers d’Arai Financial s’est tournée vers le quantique est d’améliorer le calcul. Ils se sont concentrés sur les fonds négociés en bourse (FTF) traditionnels, composés de centaines ou de milliers d’actions générant des rendements fixes sur une période de temps définie. Le principe est que même si certains composants individuels obtiennent de mauvais résultats, les composants restants augmenteront leur revenu net et auront des rendements assez prévisibles sur une période de temps.

Cependant, gérer et manipuler le grand nombre de composants d’un ETF peut s’avérer assez pénible. « Les cours des actions peuvent varier considérablement, et il y a de nombreux frais d’achat, de vente et de négociation », a déclaré Satish Muthukrishnan, directeur de l’information, des données et du numérique chez Ally.

Muthukrishnan et l’équipe d’Ally ont cherché à savoir s’ils pouvaient obtenir des rendements similaires avec des ETF comportant moins de composants. Pour ce faire, nous avons d’abord étudié le problème d’optimisation de la « contrainte de cardinalité » et développé une approche hybride quantique-classique des portefeuilles de suivi d’indices financiers qui maximise les rendements et minimise les risques. Les résultats de leurs recherches leur ont valu le prix américain CIO 100 2023, qui récompense l’innovation et le leadership informatique.

Ally Team a pu sélectionner un petit nombre d’actions à l’aide d’une technique appelée recuit quantique. « Vous pouvez prédire les rendements en utilisant moins d’actions, en réduisant les coûts d’exploitation et de négociation, et en fin de compte, en réduisant la dispersion et en prévoyant les rendements avec plus de précision », dit-il.

La puissance quantique a permis à l’équipe ARAI de créer 50 scénarios et de tester le modèle. Il se trouve qu’une telle rigueur a également mis en évidence les défauts des modèles utilisés dans l’informatique traditionnelle et a contribué à développer une base plus solide pour la recherche liée aux données, a-t-il déclaré.

Avantages uniques du quantique

Le travail d’Ally sur les ETF n’est qu’un exemple de la manière dont la puissance de calcul quantique peut révolutionner le secteur.

Kieldan Group, un groupe bancaire européen qui propose des solutions d’investissement, est une autre société financière qui intègre l’informatique quantique dans ses opérations. Nous travaillons avec Terra Quantum, une société « quantique en tant que service », pour relever les défis informatiques liés aux solutions d’investissement. Ce partenariat se concentre principalement sur les produits dérivés exotiques. Cela présente un défi unique car il est représenté par une fonction mathématique sans expression fermée.

« X+Y = valeur du produit »[単純な]Il n’y a pas de formule. En conséquence, nous devons exécuter des milliers de simulations Monte Carlo pour calculer les dérivées », a déclaré Antonio De Negri, PDG du groupe Kieldan. Même avec le calcul haute performance (HPC) traditionnel, ce processus est ardu et prend du temps. Cependant, les institutions financières comme Kieldan continuent de faire ces calculs fastidieux. Parce qu’il vous aide à comprendre les risques d’investissement et à les gérer plus efficacement.

Kieldan a fait de son mieux pour résoudre le problème, mais les calculs sont longs et coûteux. Terra a également effectué des calculs d’optimisation similaires à l’aide de l’informatique quantique, réduisant ainsi le temps de calcul de 75 %. On est passé de 10 minutes à 2 minutes avec la même précision. Les futures itérations devraient présenter des avantages économiques encore plus importants, a-t-il déclaré.

Huit minutes peuvent sembler peu, mais cela peut rapporter de gros profits. « La taille du portefeuille,[金融機関が] »Si vous pensez à l’ampleur des enjeux que vous faites, si vous pouvez faire le calcul encore un peu mieux, si vous pouvez faire le calcul encore 0,1% plus vite ou mieux, cela représente déjà une augmentation significative », a déclaré Bloor. Il se souvient de l’époque où il travaillait avec des modèles basés sur Excel pour évaluer le risque d’un portefeuille.

« Nous avons dû démarrer le modèle, appuyer sur le bouton Exécuter et attendre le lendemain matin en espérant qu’il ne crasherait pas du jour au lendemain », explique-t-il. Au mieux, j’avais l’impression d’avoir beaucoup de problèmes. Tout ce que vous saviez, c’était si vos transactions passées dépassaient vos limites de risque.

« Lorsque vous disposez d’un grand nombre de données, d’un grand nombre d’actifs différents à échanger et d’un grand nombre de clients différents à qui prêter, il est facile d’atteindre les limites de l’informatique traditionnelle », a déclaré Bloor.

Domaines où le quantique peut avoir un impact

Les problèmes d’optimisation abordés par Arai et Kieldan sont bien adaptés à l’informatique quantique. En effet, les processus informatiques traditionnels n’ont pas la capacité de produire des résultats significatifs dans un délai raisonnable. Mais l’informatique quantique a également le potentiel de rendre l’apprentissage automatique plus efficace, déclare Vishal Shette, directeur général britannique et responsable de la commercialisation chez Terra QuantumAG.

Les qubits, éléments constitutifs des systèmes quantiques, sont « très efficaces pour apprendre car ils peuvent apprendre même lorsqu’il y a très peu de données et beaucoup de bruit », a-t-il déclaré. Cela signifie que le quantique peut relever les défis de l’apprentissage automatique avec moins de contraintes que le HPC traditionnel.

Neelesh Baija, vice-président directeur de la banque de détail et de la gestion de patrimoine et responsable de l’industrie mondiale chez Capgemini, est d’accord avec la valeur du quantique dans l’apprentissage automatique. « L’application de techniques d’apprentissage automatique basées sur l’informatique quantique peut rendre les modèles plus performants et plus rapides à préparer. Actuellement, la seule façon de créer et de déployer des modèles et de fournir des résultats est « Cela prend du temps, mais avec le quantum, nous pouvons considérablement en accélérer une partie ». il a dit.

En plus de répondre aux exigences de faisabilité technique, Schette conseille aux entreprises d’être sélectives sur les projets où même de petites améliorations peuvent générer de la valeur commerciale. Les intérêts des parties prenantes sont également importants. «Même si tous les autres facteurs sont réunis, si les dirigeants des départements avec lesquels vous collaborez sont réticents ou réticents au changement, cela crée un obstacle», explique Schette.

« Si nous comprenons les forces et les faiblesses de l’informatique quantique, nous pouvons identifier les niches dans chaque domaine où le quantique peut ajouter une valeur significative. Mais si nous supposons qu’il peut ajouter de la valeur à tout, nous serons déçus. et chercher un clou est un travail difficile, mais une fois que vous l’avez trouvé, vous êtes prêt à partir.

Partenariats avec des fournisseurs de l’industrie quantique

Alors, par où devrions-nous commencer ? Alors que certaines institutions financières constituent des équipes quantiques à partir de zéro, beaucoup choisissent de s’associer avec des experts dans le domaine.

Marcus Fritsche, PDG et fondateur de Terra Quantum, a déclaré : « Il ne serait pas possible pour les banques ou d’autres secteurs de développer des capacités quantiques en interne, étant donné la pénurie de talents à Masu. En plus de donner accès au matériel quantique « le meilleur de sa catégorie », des entreprises comme Terra Quantum peuvent exécuter des logiciels quantiques sur des simulateurs internes basés sur des composants HPC traditionnels. Kieldon aborde ainsi le problème des produits dérivés exotiques. À mesure que l’informatique quantique va au-delà des appareils NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) actuellement utilisés, le logiciel de Terra Quantum peut également être traduit sur ces plates-formes.

Schette souligne également que les spécialistes du quantum peuvent partager leurs connaissances sur les solutions avec d’autres industries. Par exemple, dit-il : « Le travail de simulation que nous effectuons en matière de tarification d’options présente de nombreuses similitudes avec le travail que vous pouvez effectuer en simulation moléculaire dans les entreprises chimiques. » Les entreprises exclusivement quantiques peuvent encore améliorer les idées tirées d’un secteur dans son ensemble, suggère Schette.

avenir quantique

L’un des défis de l’apprentissage automatique auquel Terra Quantum s’attaque actuellement consiste à utiliser des modèles prédictifs de séries chronologiques pour comprendre les clients. « Prévoyez le comportement des clients, comment les clients réagiront, comment regrouper au mieux les différents clients, quelles sont les corrélations, comment doivent-ils être rassemblés, et donc il est important de vraiment comprendre quels sont les meilleurs produits pour le traitement de l’eau chaude », explique Schette.

Sur le marché, les prévisions de séries chronologiques aident à comprendre le comportement du marché et les corrélations entre les différents types d’actifs. Dans la gestion des risques, l’informatique quantique peut être déployée « pour les simulations de Monte Carlo et pour comprendre les problèmes de lutte contre le blanchiment d’argent et de conformité qui peuvent survenir au sein des banques », a-t-il déclaré.

À cet égard, l’ARAI prévoit d’évaluer davantage les projets liés au quantique à l’avenir. Cela inclut des éléments tels que la modélisation des pertes de crédit, qui prédit quel pourcentage des prêts accordés aux clients se traduira par des pertes. Les projets de validation de principe d’Arai à ce jour sont des essais jusqu’à ce que l’informatique quantique devienne pleinement disponible.

« Il est important de tester votre technologie et d’être prêt. Vous entraînez votre corps tout le temps et faites des exercices de sprint afin que lorsque la vraie course commence, vous soyez prêt à partir. Vous ne pouvez pas simplement attendre que cela se produise. être préparé vous aidera à libérer votre potentiel le moment venu », a déclaré Muthukrishnan.