Le commerce monétaire est optimiste quant à l'informatique quantique. Des tâches telles que l'optimisation de portefeuille, la gestion des risques et la tarification des actifs offrent de belles possibilités d'en tirer profit.
Les algorithmes de Grover et Shor pourraient être utilisés pour l'optimisation du portefeuille. L'optimisation de portefeuille consiste à découvrir la combinaison optimale d'investissements pour maximiser les rendements tout en minimisant le risque. En plus d'offrir des calculs plus rapides et plus précis, l'expertise peut permettre des méthodes d'optimisation plus polyvalentes qui prennent en compte un éventail plus large d'éléments liés aux composants environnementaux, sociaux et de gouvernance.
Un autre exemple pourrait être la tarification des actifs. L'évaluation des actifs consiste à estimer la valeur des biens monétaires correspondant aux actions, obligations et produits dérivés. Les stratégies conventionnelles d'évaluation de la propriété monétaire dépendent de modes mathématiques complexes correspondant aux simulations de Monte Carlo, qui simulent de nombreux résultats réalisables pour un actif monétaire donné, puis utilisent ces simulations pour estimer sa valeur. Par exemple, Quantum Monte Carlo (QMC) peut gérer des dispositifs monétaires complexes correspondant à des choix qui ont des paiements non linéaires.
C'est la question à un milliard de dollars : les systèmes informatiques quantiques peuvent-ils prédire le marché des stocks ? Alors que les CQ peuvent présenter certains avantages par rapport aux systèmes informatiques classiques pour certaines tâches de modélisation monétaire, il est peu probable qu'ils aient la capacité de prédire le marché des stocks avec une précision totale. De plus, à l'instar de nombreuses compétences croissantes, l'informatique quantique présente également ses propres défis et limites distinctifs qui doivent être résolus avant de réaliser son plein potentiel à des fins monétaires.
De nombreuses organisations d'entreprises monétaires ont des attentes excessives quant à l'influence du QC sur la gestion des risques. Cela implique de déterminer, d'évaluer et de hiérarchiser les dangers et de prendre des mesures pour atténuer ou gérer ces dangers. Chaque étape implique une modélisation mathématique et des simulations pour prédire les résultats des dangers, et le temps et la précision sont cruciaux. La cybersécurité est une partie essentielle de la gestion des risques qui peut être améliorée en activant des stratégies de cryptage plus avancées.
Le cryptage est devenu une mesure vitale dans le secteur bancaire, protégeant les données délicates contre toute entrée non autorisée. Il est utilisé pour sécuriser les canaux de communication entre les systèmes bancaires, les sites Web et les applications mobiles, et pour protéger les informations sur les serveurs, les bases de données et les sauvegardes. De plus, le cryptage est utilisé pour générer des signatures numériques qui aident à garantir l'authenticité des documents et à empêcher les modifications non autorisées ou la falsification de documents délicats.
