FTQCの 恩恵を受ける 主要な金融 アプリケーション

• 最適実行
  市場インパクトを 低減し、実効流動性を 向上させ、取引戦略を 強化します。

• 現実的な 制約条件を 備えたポートフォリオ最適化
  数百個の 論理キュービットのみを 活用する 量子ソリューションで、多数の 制約条件を 持つ複雑な ポートフォリオを 管理し、資産配分 および リスク管理が 大幅に 向上します。

• 銀行間決済再編（STP）
  正確な 組み合わせ最適化により 決済処理を 簡素化し、銀行間取引を 最適化し、流動性要件を 削減します。

• 実サイズの データセットでの 量子機械学習 (QML)
  NISQソリューションは 限られたサイズの データセットしか 処理できません。
  FTQCが実現することで、画像、短いビデオ、および 数百万行の データを 含む実用的な サイズのデータセットを 扱えるように なりました。

• 包括的なXVA価格設定
  信用、デビット、資金調達 および 資本評価調整（XVA）などの 複雑なリスク評価が、金融リスク管理に 不可欠な 多段階モンテカルロプロセスのために
  量子の 能力を活用できます。

• QML および 量子強化学習(QRL)の進化
  異常検知や 少数ショット学習などの AIおよび機械学習アプリケーションは、データ不足により 依然として 限界に直面しています。
  量子機械学習は、特に制限されたまたは シミュレーションされた データから学習する 際に有望な ソリューションを提供します。
  量子強化学習は、特にリアルタイムの 調整が必要な シナリオにおいて、在庫管理 および 迅速な 再ヘッジ連動取引を 大幅に 向上させると 期待されています。