Der Geldhandel ist optimistisch, was Quantencomputing angeht. Aufgaben wie Portfoliooptimierung, Gefahrenverwaltung und Asset Pricing haben gute Möglichkeiten, davon zu profitieren.
Die Algorithmen von Grover und Shor könnten zur Portfoliooptimierung verwendet werden. Bei der Portfoliooptimierung geht es darum, die optimale Mischung von Investitionen zu finden, um die Rendite zu maximieren und gleichzeitig das Risiko zu minimieren. Neben schnelleren und korrekteren Berechnungen kann das Know-how vielseitigere Optimierungsmethoden ermöglichen, die eine breitere Palette von Aspekten in Bezug auf Umwelt-, Sozial- und Governance-Komponenten berücksichtigen.
Ein weiteres Beispiel könnte die Preisgestaltung von Vermögenswerten sein. Die Vermögensbewertung beinhaltet die Schätzung des Wertes von Geldvermögen, das Aktien, Anleihen und Derivaten entspricht. Herkömmliche Strategien zur Bewertung von Geldvermögen hängen von komplizierten mathematischen Verfahren ab, die Monte-Carlo-Simulationen entsprechen, die viele realisierbare Ergebnisse für ein bestimmtes Geldvermögen simulieren und diese Simulationen dann verwenden, um seinen Wert zu schätzen. Beispielsweise kann Quantum Monte Carlo (QMC) mit komplizierten monetären Geräten umgehen, die Entscheidungen mit nichtlinearen Auszahlungen entsprechen.
Das ist die milliardenschwere Frage: Können Quantencomputersysteme den Lagermarkt vorhersagen? Während QCs einige Vorteile gegenüber klassischen Computersystemen für bestimmte monetäre Modellierungsaufgaben haben könnten, sind sie wahrscheinlich nicht in der Lage, den Inventarmarkt mit voller Genauigkeit vorherzusagen. Wie viele aufstrebende Experten stellt auch das Quantencomputing seine eigenen besonderen Herausforderungen und Einschränkungen dar, die angegangen werden müssen, bevor sein volles Potenzial für monetäre Zwecke ausgeschöpft wird.
Viele monetäre Unternehmensorganisationen haben übertriebene Erwartungen an den Einfluss von QC auf die Gefahrenverwaltung. Es geht darum, Gefahren zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren und Maßnahmen zu ergreifen, um diese Gefahren zu mindern oder zu bewältigen. Jeder Schritt erfordert mathematische Modellierung und Simulationen, um Gefahren vorherzusagen, und Zeit und Genauigkeit sind entscheidend. Die Cybersicherheit ist ein wichtiger Bestandteil der Gefahrenverwaltung, der durch die Aktivierung überlegener Verschlüsselungsstrategien verbessert werden kann.
Verschlüsselung ist zu einer wichtigen Maßnahme im Bankgeschäft geworden, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Es wird verwendet, um Kommunikationskanäle zwischen Bankverfahren, Websites und Mobilfunk-Apps zu sichern und Wissen auf Servern, Datenbanken und Backups zu schützen. Außerdem wird die Verschlüsselung verwendet, um digitale Signaturen zu generieren, die dabei helfen, die Authentizität von Dokumenten zu garantieren und unbefugte Änderungen oder Manipulationen an sensiblen Dokumenten zu verhindern.
