量化金融的未来发展趋势如何？可以预见的是，数据和算力的重要性将日益凸显，超过模型和算法。 事实上，这种趋势在国外已经产生了好几年，无论是卖方还是买方都不例外。许多传统做模型的团队，现在也都纷纷地加入到大数据和深度学习的行列。甚至许多有足够实力的大型金融机构已经开始大幅度开发基于量子计算机的量化算法。 以衍生品定价为例，传统的路线是通过随机过程，建立模型，利用市场上流动性好的标准产品拟合参数，然后通过有限元或者蒙特卡罗方法等数值方法来对模型进行求解，并且得到相应的对冲策略，背后的原理是无套利定价。而目前流行的一种新的方法是所谓的深度对冲(deep hedging), 通过将定价和对冲归结为一个复杂的非线性优化问题，然后利用深度学习来进行求解。这一框架突破了传统的无风险套利的束缚，而是可以加入许多现实的约束条件，如交易成本，最大风险控制等传统的金融数学理论难以纳入的约束条件。具体而言，该方法将对冲问题归结为如下的优化问题： 对冲的标的可以是单个金融产品，也可以是一个投资组合。求解过程自然是很暴力，但是只要算力足够，就不是问题，甚至比传统的方法更为有效。具体细节可以参考文献[1]. 至于量子算法和量子计算机, 在金融业中引起的关注和发展速度可能超出了很多一般人的想象。毕竟，金融界那些大鳄们的嗅觉不是一般的灵敏，捕捉新事物和信息的能力远非一般行业可比。华尔街日报甚至发表了详细论述量子计算在金融中的发展前景的专栏文章。根据该文的分析，全球金融界在2022年在量子计算方面的投入仅有8千万美元，但是到了2032年这个数字将达到惊人的190亿美元。该文同时还分析了量子计算在金融领域中的具体应用，包括并行蒙特卡罗方法，投资组合优化，风险最优化，以及复杂衍生品定价。该文同时还讨论了量子技术对于网络解密和网络安全方面可能产生的影响。尤其是未来量子解密算法一旦被用于网络攻击，那么全球90%基于现有的公共密钥加密技术保护的数据都将会在这一攻击下不堪一击。 对量子金融计算有兴趣的可以参考一下文献[2]。 参考文献 [1]. Deep Hedging - H. Buehler, L. Conon, J. Teichmann and B. Wood. Link [2]. Quantum computing for Finance, D. Herman et.al. Link