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JPMorgan最新：量子机器学习的金融应用量化投资与机器学习公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”量化投资与机器学习公众号解读最近，JPMorgan Future Lab for Applied Research and Engineering的研究为我们讲述了量子机器学习的金融应用，让我们一睹为快！该研究由JPMorgan量子技术和研究主管 Marco Pistoia 及其团队成员共同撰写众所周知高盛和JPMorgan都在组建量子研究团队，高盛已经使用量子方法将衍生品定价速度提高了1000多倍JPMorgan表示，金融行业“即使在短期内”也将受益于量子计算公众号之前也深度报道过量子计算的行业应用，请看量子计算：对冲基金的未来！ 1、资产定价JPMorgan表示，大家一直在使用RNN进行时间序列预测，并考虑将其用于资产定价模型然而，RNN消耗了大量的计算能力，使用PQCs和量子LSTM有很多优势，使用户能够根据历史数据对进化过程进行预测。

2、预测波动率量子方法也可以用来确定证券价格的变化深度量子神经网络会产生一个密度矩阵，期权的隐含波动性是使用矩阵中的各个元素计算出来的3、预测奇异期权结果SVM可以用来预测外汇等市场中使用奇异期权的情况量子技术可以促进这一点4、欺诈检测5、选股量子聚类算法还可以对收益相似但风险不同的股票进行聚类，从而让投资者选择低风险高回报的股票6、对冲基金7、算法交易量子强化学习技术可以应用到算法交易中，以加决策速度，提高模型的复杂性然而，研究人员指出，由于目前量子器件的硬件限制，这事还没发生8、做市商像Citadel Securities、Jane Street这样的做市商可能会出于自己的原因对量子计算产生兴趣JPMorgan表示：“做市商需要量子强化学习”该问题被建模为“ Agent状态”，Agent状态中可以加入存货及风险偏好等因素，还要考虑环境状态，因为一个Agent只能包含部分信息 9、财务预测、会计、审计和风险评估JPMorgan团队预测，量子NLP算法也将进入风险和会计团队例如，NLP可用于“在贷款过程中诱发贷款人和借款人的情绪”，进行情绪分析以进行预测，或为财务会计标准创建语义知识库。