Quantum Finance: um tutorial de computação quântica aplicada ao mercado financeiro

Abstract

Antes restrita a uma área de fronteira da Física, a computação quântica é uma das áreas que mais tem crescido atualmente, justamente por suas aplicações tecnológicas em problemas de otimização, aprendizagem de máquina, segurança da informação e simulações. O objetivo deste artigo é introduzir os fundamentos da computação quântica, tendo como foco um algoritmo quântico promissor e sua aplicação a um problema do mercado financeiro. Mais especificamente, discutimos o problema da otimização de portfólio usando o Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). Não somente descrevemos os principais conceitos envolvidos, mas também consideramos exemplos simples práticos, envolvendo ativos financeiros disponíveis na bolsa brasileira, com códigos, tanto clássicos quanto quânticos, dísponíveis livremente em um Jupyter Notebook. Também analisamos em detalhes a qualidade das soluções de otimização combinatória de portfólio por meio do QAOA usando o simulador quântico ATOS QLM do SENAI/CIMATEC.Previously only considered a frontier area of Physics, nowadays quantum computing is one of the fastest growing research field, precisely because of its technological applications in optimization problems, machine learning, information security and simulations. The goal of this article is to introduce the fundamentals of quantum computing, focusing on a promising quantum algorithm and its application to a financial market problem. More specifically, we discuss the portfolio optimization problem using the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA). We not only describe the main concepts involved but also consider simple practical examples, involving financial assets available on the Brazilian stock exchange, with codes, both classic and quantum, freely available as a Jupyter Notebook. We also analyze in details the quality of the combinatorial portfolio optimization solutions through QAOA using SENAI/CIMATEC’s ATOS QLM quantum simulator.