کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشین کوانتومی در علوم مالی

یادگیری ماشین مجموع های از الگوریتم ها است که این امکان را برای رایانه فراهم می کند که الگوهای آماری و رفتاری در داده ها را بدون برنامه نویسی صریح بیاموزد. این الگوریتم ها کاربردهای گسترده ای در همهٔ زمینه ها به ویژه علوم مالی که نیاز به توان و دقت محاسباتی بالا دارند، شامل الگوسازی بازارهای مالی و مدیریت سبد دارایی ها و ریسک سنجی، می شود. اما به این علت که در اغلب این روش ها داده های فراوانی می خواهیم، انجام دادن این محاسبات بر رایانه های کلاسیک به زمان بسیار و منابع محاسباتی نیاز دارد که ممکن است در عمل کارایی های فنی و تخصصی نداشته باشند. رایانه های کوانتومی به علت قدرت پردازش موازی می توانند مسائل را بسیار سریع تر از الگوریتم های همتای قدیمی خود حل کنند که سبب افزایش سرعت کوانتومی در الگوریتم های یادگیری ماشین می شود. در این مقاله کاربرد محاسبات کوانتومی در حل مسائل علوم مالی بررسی شده و با روش های کلاسیک موجود مقایسه شده است. روش شناسی پژوهشْ مطالعهٔ اسنادی و کتابخانه ای است که براساس آن در مقاله مسائل مهم محاسباتی در اقتصاد مالی مطرح شده است و سپس الگوریتم های بهینه سازی کوانتومی برای حل مسائل معرفی شده است. مشخصاً در پژوهش حاضر تلاش کرده ایم آن دسته از مسائل محاسباتی در حوزهٔ علوم مالی را شناسایی کنیم که در آن استفاده از روش یادگیری ماشین کوانتومی به بهترین الگوریتم های کلاسیک متناظر برتری ایجاد کند. همچنین امکان پذیری تحقق فیزیکی این روش ها در کوتاه مدت نیز بررسی شده است.براساس نتایج این مطالعه این پرسش ها مطرح می شود که چگونه روش های محاسبات کوانتومی می تواند به افزایش سرعت و دقت در تحلیل ها و پیش بینی های اقتصاد مالی منجر شود و جایگزین بهتری برای روش های کلاسیک به ویژه در مدیریت سبد دارایی و تحلیل ریسک باشد.

application of quantum machine learning algorithms in financial sciences

machine learning is a set of algorithms that make it possible for a computer to learn the statistical and behavioral patterns in data without explicit programming. these algorithms have wide applications in all fields, especially financial sciences, which require high computational power and accuracy, including financial market modeling, portfolio management, risk assessment, etc. but because most of these methods require large amounts of data, performing these calculations on classical computers requires a large amount of computational time and resources that may not be technically and allocatively efficient in practice. in contrast, quantum computers, due to their parallel processing power, can solve problems much faster than their classical counterpart algorithms, which will increase the quantum speed of machine learning algorithms. this article examines the application of quantum computing in solving financial science problems and compares it with existing classical methods. the applied research methodology is a documentary and library study in which the paper raises important computational issues in financial economics and then introduces quantum optimization algorithms to solve problems. specifically, the present study has tried to identify those computational problems in the field of financial sciences that the use of quantum machine learning method is superior to the best classical corresponding algorithms. the feasibility of physical realization of these methods in the short term has also been investigated. the results of this study show how quantum computing methods can increase the speed and accuracy of financial economics analysis and forecasting and is a better alternative to classical methods, especially in portfolio management and risk analysis.