福布斯：量子计算如何更好地预测、防止经济衰退？

光子盒研究院出品

对经济衰退的担忧正在增加。全球经济正在应对与全球大流行、供应链中断、地缘政治冲突和几十年来最高通胀率等一系列不断变化的压力。近日，量子金融算法公司Multiverse Computing首席技术官Sam Mugel博士在《福布斯》谈论了量子计算如何防止经济衰退。

Sam Mugel博士

光子盒整理，内容如下：

对经济衰退的担忧是有道理的，因为先前的经济危机造成了灾难性的价值损失和巨大的社会损害。仅在美国，2007-2008年的全球金融危机引发了持续18个月的衰退，导致美国GDP下降4.3%；而裁员使失业率翻了一番，达到10%以上。因此，中央银行和政策制定者非常积极地保护金融体系的稳定性和效率。

为这些组织提供对经济行为的洞察具有巨大价值，但美国在预测经济危机方面却非常糟糕。直到最近，经济学家还依靠经验工具和风险模型根据历史比较来预测未来的危机。这些工具未能预测像2008年的大萧条这样的危机，经济体的内在复杂性才是罪魁祸首。

经济体拥有不断发展的网络，其中包括多个参与者和资产。它们还需要参与者之间的互动，但这些互动有时是不合理的，并且可能会产生非线性影响，从而使预测结果变得极其困难。这种复杂性使得它们难以有效建模：即使使用当今最强大的超级计算机也是如此。

1）金融量子计算

一些金融机构正在向新兴的量子计算领域寻求新的解决方案。这些系统使用量子力学特性来创建超出经典系统的组合计算能力。

建模和优化等应用程序已经在衍生品定价、优化投资组合和降低违约风险方面展示了增量优势。而现在，人们的注意力正在转向将量子用作编码量化宏观经济问题的工具，揭示财富如何随着时间的推移而演变，以应对金融网络内的变化或扰动。

这项任务要求我们对有限空间的解决方案进行采样，这些解决方案随着添加链接的数量在数学集中增长。已经表明，最初为解决复杂优化问题而开发的量子退火器非常适合这项工作。事实上，经济网络已经在它们上面得到了解决，创造了最稳定的经济均衡状态，并确定了这些变量的变化将如何破坏这种稳定性。

2）测试宏观经济模拟工具

最近，加拿大银行与Multiverse Computing合作进行了一项概念验证，旨在在一个复杂的、不断发展的经济网络的模拟中测试现有的量子程序。该模拟模拟了多达10家公司同时采用加密货币支付的情况。经济学家开发了一种宏观经济建模算法，但缺乏计算能力来解决重要问题。针对这个棘手的问题开发了一种量子算法，并且建模产生了一些非常有价值的见解。

随着更强大的机器变得可用，我们将能够进一步改进模型。这最终将使政府拥有越来越复杂的宏观经济工具，用于监测脆弱性、预测市场稳定面临的威胁并减轻严重经济冲击的影响。

3）量子建模的未来

改进以量子退火器为模型的优化问题的复杂性取决于持续的技术进步。当前可用硬件中的量子比特数和错误率是主要限制因素：将需要具有1000倍误差减少的量子退火系统来模拟完整的经济。届时，量子计算机将能够模拟金融网络，这需要与宇宙中的原子一样多的资源才能在经典计算机上实现。

随着模拟复杂网络的工具在未来十年内进一步发展，中央银行和金融机构将能够更好地提高经济弹性。对经济脆弱性的洞察将有助于保护金融机构和养老基金等实体免受投资组合生命周期内可能发生的异常事件的冲击；它还将帮助中央银行更好地防御未来将经济武器化的努力。

虽然量子计算在实现其全部潜力方面还有很长的路要走，但该技术已经产生了有价值的新见解，并为市场预测和稳定性方面提出了解决方案，而这是以前不存在的。

参考链接：

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/08/16/could-quantum-computing-better-predict-and-prevent-economic-downturns/?sh=194c60047552

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