Neredeyse yarım yüzyıldır, dünyanın dört bir yanındaki bilim adamları, kuantum bilgisayarları oluşturmak için önemli çabalar sarf ettiler ve daha geniş çapta benimsenmesi için kullanım örneklerine bakıyorlardı. Kuantum Hesaplama, doğası gereği paralel bir hesaplama sistemidir, bu nedenle şaşırtıcı değildir.
özellikle finansal hizmetler sektöründe, kullanım durumlarının birkaç saniyelik aralıklarla işlemleri gerçekleştirmek için yüksek hesaplama gücü gerektirdiği çok çeşitli işletmelerde çekiş kazanıyor.

Yüksek Frekanslı Ticaret (HFT), kuantum bilgisayarların ticaret yaşam döngüsünde sipariş rezervasyonunu hızlandırmaya yardımcı olabileceği böyle bir kullanım durumudur. HFT, en son trendleri ortaya çıkarmak için tek tek hisse senetlerini taramak için bilgi işlem algoritmalarını kullanan algoritmik bir ticaret stratejisidir.
ve nanosaniyeden milisaniyeye kadar yüksek hacimli siparişleri yürütür. Analiz bir tetikleyici bulursa, çok sayıda satın alma siparişi saniyenin çok küçük bir bölümünde verilir. Tüccarların başarı oranı, işlemlerin gerçekleşme hızı ile doğru orantılıdır.
yürütülür. 2020 yılında,
pazar büyüklüğü Global Algorithmic Trading'in değeri 12 milyar dolar olarak belirlendi ve 2028 yılına kadar 31 milyar dolara çıkması bekleniyor.

Algo Trading'i HFT'ye Genişletme

NASDAQ'nin tam teşekküllü elektronik ticaretin piyasaya sürülmesi, bilgisayar tabanlı HFT'nin evrimini hızlandırdı ve finansal kurumları yeni nesil çözümler ve başa çıkmak için algoritmalar geliştirmeye yönlendirdi.
artan HFT işlem hacmi ile. Algoritmalar o zamandan beri gerçek zamanlı piyasa verilerinden yararlanmak ve ticaret(ler)de kar elde etmek için "düşük al, yüksek sat" stratejisine başlamak için tasarlandı.

Kırılmayı bekleyen teknolojik engeller

HFT, hızlı donanım değişiklikleri ve daha kısa teknoloji yaşam döngüleri nedeniyle periyodik yükseltmeleri zorunlu kılan yüksek bilgi işlem sunucularını gerektirir. Bu önemli engeli aşmak için, yüksek hesaplama kabiliyetine ve işleme kabiliyetine sahip alternatif bir sistem
NIL veya sıfıra yakın gecikme ile büyük miktarda veri esastır.

HFT için Kuantum

Hıza dayalı olarak, çoklu kuantum algoritmaları, klasik algoritmalardan daha iyi performans gösterir. Bir işlemi gerçekleştirmek için gereken klasik bit sayısı, klasik algoritmaya beslenen veri hacmi ile doğru orantılıdır. Süperpozisyon ve dolaşma ile,
kuantum hesaplama doğası gereği üstün işlem gücüne sahiptir ve çok sınırlı sayıda kübit ile benzer işlemleri gerçekleştirebilir, bu da onu HFT çabası için tercih edilen seçenek haline getirir.

Kuantum Hesaplama ve Kuantum Algoritmaları, daha kısa yürütme süresinde büyük hacimli piyasa verileriyle karmaşık süreçleri çalkalayabilir ve yine de

99% doğruluk. Araştırmacılar, %1 doğruluk boşluğunu kapatmak için neredeyse hatasız kuantum hesaplama üzerinde titizlikle çalışıyorlar. Kuantum Paralelliği, aynı işlemin birden çok örneğini aynı anda gerçekleştirerek bir işlemin doğruluğunu doğaçlama yapmamızı sağlar.
Bu, ticari bağımlılığın tespit edilmesine yardımcı olabilir.
Kuantum nokta Kayıt, işlem riskini azaltarak, siparişleri zamanında yerine getirerek ve kâr potansiyelini artırarak.

HFT, karmaşık bir optimizasyon problemi olarak sınıflandırılabilir; bu, geleneksel algoritmaların bu sınıf problemlere uygulanmasının, karmaşıklık arttıkça katlanarak daha fazla yürütme süresi ile sonuçlanacağı anlamına gelir.

Kuantum Yaklaşık Optimizasyon Algoritması (QAOA), karmaşık optimizasyon sorunlarını çözmeyi amaçlayan kuantum ve klasik teorilerin bir bileşimidir. Bu algoritma, bir HFT'nin alabileceği yakın vadede en yüksek getiriye sahip hisse senetlerini tespit etmeye yardımcı olabilir.
sonra idam edilecek.

Geliştirilmiş Varyasyon Kuantum Optimizasyonu mevcut piyasa fiyatına dayalı bir menkul kıymetin optimal ticaret değerini belirlemek için kullanılabilecek hibrit kuantum-klasik algoritmanın başka bir çeşididir. beklenen
Bir hisse senedinin fiyatı, bir dizi ölçüm sonucunun örnek ortalaması olarak bu teknik kullanılarak tahmin edilir ve yaklaşık deneme fiyatı klasik olarak hesaplanır. Bu algoritmanın uygulanması, HFT uygulamasında fiyat riskini azaltabilir.

Kuantum Tavlama İşlemcileri optimizasyon problemlerini çözmek için en uygun olanlardır. Bunlar, HFT tüccarlarının seçilen bir hisse senedi veya borsa üzerindeki permütasyonları analiz etmelerine yardımcı olmak için konuşlandırılabilir.
Aynı hisse senedi için borsalar arasında eksik fiyat farkı olasılığını azaltarak.

Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu (SEC), sahtecilik de dahil olmak üzere, talep ve arzda yanlış artışa neden olan dolandırıcılık uygulamalarını ortaya çıkarmak için 2013 yılında Piyasa Bilgisi Veri Analitiği Sistemi'ni (MIDAS) uygulamaya koydu. Sahtekarlar, diğer dolandırıcılar gibi ayrılabilir
hareketlerinde bir iz. Kuantum Monitörler burada şu amaçlarla kullanılabilir:
sahtekarın varlığını keşfetmek veya gerçek ve sahte veriler arasında ayrım yapın. Quantum bu vesile ile sadece Sermaye Piyasası Kurumlarına değil, aynı zamanda düzenleyicilerine de adil bir oyunun sağlanmasında yardımcı olabilir.

CHFT'yi Quantum'a taşımada mevcut zorluklar

Başarılı HFT uygulaması için çok önemli bir gereklilik, alım satım sunucusunu borsaya yakın bir yerde konumlandırmaktır. Kuantum Hesaplama HFT için araştırılıyor olsa da, şu anda borsalara daha yakın değiller. Teknolojik gelişmelerin ortaya çıkmasıyla
ve Hükümet ve Düzenleyicilerden önemli bir destek alarak, gelecekte ortak yerleşimin gerçekleşeceğini tahmin edebiliriz. Bu, altyapı harcamalarında bir artış gerektiriyor ve zamanı hızlandırmak için donanım üreticileriyle daha derin bir işbirliği gerektiriyor.
markete. Zorluklara rağmen, faydaları HFT için Kuantum Bilgisayarlarının kullanımından çok daha ağır basmaktadır.

Gelecek İleri

Kuantum Hesaplama Algoritmaları, gerçek zamanlı olarak büyük miktarda piyasa verisini eleyen analitik modeller oluşturabilir ve başarılı olmak için önceliklendirilebilecek bir dizi hisse senedi sunabilir.
kısa vadeli alım satım strateji. Kâr maksimizasyonu, stok önceliklendirmesi ile kullanılabilir. Pazara tepki olarak portföy çeşitliliğini artırmak ve portföy yatırımlarının yeniden dengelenmesini sağlamak için usta optimizasyon kuantum hesaplama algoritmalarından yararlanılabilir
koşullar ve yatırımcı ihtiyaçları.
Kuantum AI (Yapay Zeka) ve ML (Makine Öğrenimi) varlık sınıflarındaki fırsatları tanıyabilir ve sunabilir, yüksek potansiyele sahip varlıklara odaklanabilir ve kesin önceliklendirme ile HFT'yi yönlendirebilir.

HFT için Kuantum Bilgisayarlarının gerçek dünya kullanımında kullanılabilirlik ve operasyonel zorluklar endişe kaynağı olsa da, daha geniş çapta benimsenmesi o kadar da uzak değil. Finans kurumları, Quantum Computing dünyasında önemli ilerlemeler kaydetmiştir.
akademi, start-up'lar ve donanım üreticileri. İşbirliği burada kalacak. Evrim, Sermaye Piyasalarında HFT işimizi gerçekleştirmemizi sağlarken yeni fırsatlar getirecektir.