새 양자 알고리즘으로 금융 자산 가격 책정 가시화

금융 애플리케이션 양자 우위 로드맵의 중요한 단계로 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 위한 최신 고전 알고리즘을 능가하고 단기간에 사용할 수 있는 새롭고 강력한 양자 알고리즘이 설계 됐다.

새로운 양자 알고리즘을 개발한 골드만 삭스(Goldman Sachs)와 QC Ware 연구진은 양자 하드웨어는 5 년에서 10 년 내에 사용 가능할 것으로 예상했다.

다양한 금융 상품의 위험을 평가하고 가격을 시뮬레이션하는 데 사용되는 몬테카를로 방법은 복잡한 계산을 포함하며 상당한 시간과 계산 리소스를 소비한다. 일반적으로 이러한 계산은 하룻밤에 한 번 실행된다. 즉, 변동이 심한 시장에서 트레이더는 오래된 결과를 사용해야 한다. 항상 시장에서 추가적인 우위를 찾고 있는 트레이더에게 이러한 위험 평가를 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있는 양자 컴퓨팅 접근 방식을 제공하면 시뮬레이션이 하루 종일 실행될 수 있고 전 세계 금융 시장의 운영 방식을 바꿀 수 있다.

Goldman Sachs의 퀀텀 리서치(Quantum Research) 책임자 윌리엄 젱(William Zeng)은“Goldman Sachs의 팀은 회사와 고객을 위한 최고의 기술 개발에 주력하고 있다. 양자 컴퓨팅은 금융 서비스에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 QC Ware와의 새로운 작업은 그 미래를 더 가깝게 만든다. 이를 위해 양자 알고리즘의 핵심 기술에 대한 새로운 확장을 도입했다. 이것은 우리 그룹이 양자 기술 분야에서 이루고자 하는 근본적인 공헌을 잘 보여준다”고 말했다.

연구 커뮤니티는 몬테카를로 시뮬레이션을 고전적인 방법보다 1000 배 빠르게 수행할 수 있는 양자 알고리즘을 알고 있다. 그러나 이러한 알고리즘에는 10년에서 20년 내에 사용할 수 있을 것으로 예상되는 오류 수정 양자 하드웨어가 필요하다. 현재 양자 장치는 오류율이 매우 높으며 몇 가지 계산 단계만 정확하게 수행 할 수 있다.

지난 1년 동안 Goldman Sachs와 QC Ware 연구원들은 어떻게 현재 타임 라인을 절반으로 줄이면서도 여전히 상당한 속도 향상을 얻을 수 있는 방법을 찾아 왔다. 1000x에서 100x까지 속도를 성공적으로 희생함으로써 팀은 5 년에서 10 년 내에 사용 가능할 것으로 예상되는 단기 양자 컴퓨터에서 실행할 수 있는 Shallow Monte Carlo 알고리즘을 생성할 수 있었다. 새로운 알고리즘에 대한 기술적 세부 사항은 최근 출판전 논문 사이트 아르시브(arxiv)에 공개된 연구 논문에 요약됐다.

양자 하드웨어 타임 라인 단축

아래 그래프는 Shallow Monte Carlo 알고리즘이 두 차원에서 이전 Monte Carlo 알고리즘과 비교할 때 양자 알고리즘이 제공하는 속도 향상, 알고리즘을 실행할 수 있는 양자 하드웨어의 예상 타임 라인을 보여준다.

그래프는 또한 자주 인용되는 두 가지 양자 알고리즘과 그 사용 사례, 소인수 분해 및 VQE (variational quantum eigensolver) 알고리즘의 비교 위치를 보여준다.

Monte Carlo 알고리즘 비교 차트

Shallow Monte Carlo 알고리즘은 Quantum Fourier Transformation Free Monte Carlo(QFT-free Monte Carlo) 및 Standard Monte Carlo 알고리즘보다 더 중간 정도의 속도 향상을 보여 주지만 하드웨어 요구 사항이 훨씬 적으므로 사용성에 대한 타임 라인을 반으로 줄일 것으로 예상된다.

QC Ware의 알고리즘-국제 책임자 로다니스 케렌니디스(Iordanis Kerenidis)는 “QC Ware에서 우리는 양자 하드웨어 요구 사항을 크게 줄이면서도 기존 알고리즘에 비해 입증 가능한 성능 속도 향상을 달성하는 유용한 양자 알고리즘을 설계하는 데 중점을 둔다. Goldman Sachs와 QC Ware 연구팀은 성능 속도 향상과 오류율 감소를 절충하여 양자 몬테카를로 알고리즘 설계에 새로운 접근 방식을 취했다. 엄격한 분석과 경험적 시뮬레이션을 통해 우리는 Shallow Monte Carlo 알고리즘이 5 년에서 10 년 내에 사용 가능할 수있는 양자 하드웨어에서 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행할 수 있다는 것을 입증했다”고 말했다.