El comercio monetario es optimista sobre la computación cuántica. Tareas como la optimización de la cartera, la administración de riesgos y la fijación de precios de activos tienen buenas posibilidades de beneficiarse de ello.
Los algoritmos de Grover y Shor podrían utilizarse para la optimización de la cartera. La optimización de la cartera tiene que ver con descubrir la combinación óptima de inversiones para maximizar los rendimientos y minimizar el riesgo. Además de ofrecer cálculos más rápidos y más precisos, la tecnología puede permitir métodos de optimización más versátiles que tengan en cuenta una gama más amplia de elementos relacionados con los aspectos ambientales, sociales y de gobernanza.
Otro ejemplo podría ser el precio de los activos. La valoración de activos implica estimar el valor de la propiedad monetaria correspondiente a acciones, bonos y derivados. Las estrategias convencionales de valoración de bienes monetarios se basan en modelos matemáticos complicados como las simulaciones de Monte Carlo, que simulan muchos resultados posibles para un activo monetario dado y luego usan estas simulaciones para estimar su valor. Por ejemplo, Quantum Monte Carlo (QMC) puede manejar dispositivos monetarios complicados que corresponden a opciones que tienen pagos no lineales.
Esta es la consulta del billón de dólares: ¿Pueden los sistemas informáticos cuánticos predecir el mercado de valores? Si bien los controles de calidad pueden tener algunos beneficios sobre los sistemas informáticos clásicos para ciertas tareas de modelado monetario, es poco probable que tengan la capacidad de predecir el mercado de valores con total precisión. Además, al igual que muchas tecnologías emergentes, la computación cuántica también presenta sus propios desafíos y limitaciones particulares que deben abordarse antes de aprovechar todo su potencial en términos económicos.
Muchas organizaciones de empresas financieras tienen expectativas excesivas sobre la influencia del control de calidad en la administración de riesgos. Implica descubrir, evaluar y priorizar los peligros y tomar medidas para mitigar o manejar estos peligros. Cada paso implica modelos matemáticos y simulaciones para predecir los resultados del peligro, y el tiempo y la precisión son cruciales. La seguridad cibernética es una parte vital de la administración de riesgos que se puede mejorar al permitir estrategias de encriptación más avanzadas.
El cifrado se ha convertido en una medida vital en la industria bancaria, protegiendo los datos confidenciales de la entrada no autorizada. Se utiliza para proteger los canales de comunicación entre los métodos bancarios, los sitios web y las aplicaciones móviles, y para proteger los datos en servidores, bases de datos y copias de seguridad. Además, el cifrado se utiliza para generar firmas digitales que ayudan a garantizar la autenticidad del documento y evitan modificaciones no autorizadas o la manipulación de documentos delicados.
