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Climax

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Économie quantique - Applications dans le domaine du trading

L'économie quantique est un domaine de recherche émergent qui applique les méthodes mathématiques et les idées de la physique quantique au domaine de l'économie.

Elle est motivée par la conviction que les processus économiques tels que les transactions financières ont beaucoup en commun avec les processus quantiques et peuvent être modélisés de manière appropriée à l'aide du formalisme quantique.

Elle s'appuie sur des techniques issues des domaines connexes de la finance quantique et de la cognition quantique, et constitue un sous-domaine des sciences sociales quantiques.

Principaux enseignements

➡️ L'économie quantique, enracinée dans les techniques mathématiques de la physique quantique, représente une branche en développement dans la sphère plus large des sciences sociales quantiques, explorant les phénomènes économiques à travers une lentille quantique.

➡️ L'économie quantique s'écarte des principes de l'économie néoclassique en remettant en question les hypothèses fondamentales de la théorie de l'utilité attendue et en explorant la nature des processus de prise de décision d'un point de vue quantique.

➡️ Elle présente les fluctuations de prix comme le résultat d'une incertitude fondamentale. Elle pourrait potentiellement fournir un meilleur cadre pour la modélisation des dépendances complexes que l'on trouve dans les économies et les marchés.

➡️ Elle contraste avec la théorie des marchés efficients et met en évidence la nature interconnectée des acteurs financiers, qui est représentée dans la théorie quantique des jeux.

➡️ L'économie quantique peut se pencher sur le rôle actif des transactions financières et sur les liens formés par les systèmes de crédit (par exemple, les débiteurs sont liés aux créanciers), une nouvelle approche dont les hypothèses de base diffèrent de celles de l'économie néoclassique.

➡️ Le trading quantique cherche à intégrer les principes et les techniques de la mécanique quantique dans la finance et le trading. Il s'agit d'une nouvelle approche de l'optimisation des portefeuilles et de la prévision des mouvements du marché avec une grande efficacité de calcul.

Histoire de l'économie quantique

Un certain nombre d'économistes, dont Paul Samuelson et Bernard Schmitt, ont trouvé leur inspiration dans la théorie quantique.

Asghar Qadir

Le mathématicien pakistanais Asghar Qadir a sans doute été le premier à exploiter directement les techniques quantiques dans l'analyse économique.

Dans son article de 1978 intitulé Quantum Economics, il affirme que le formalisme de la mécanique quantique est le meilleur cadre mathématique pour modéliser des situations où "le comportement du consommateur dépend d'un nombre infini de facteurs et où le consommateur n'est conscient d'aucune préférence jusqu'à ce que la question soit soulevée".

Il a proposé que, comme les particules en mécanique quantique, "l'individu en tant qu'entité ... peut être considéré comme un point dans un espace de Hilbert".

L'article de Qadir a reçu peu d'attention.

Cependant, au cours des années 1990, des chercheurs dans le domaine de la cognition quantique ont montré que de nombreux aspects de la prise de décision humaine, y compris les décisions économiques, semblaient suivre une sorte de logique quantique.

À la même époque, des chercheurs tels que l'économiste Martin Shubik, le physicien Martin Schaden et le chercheur en sciences sociales Emmanuel Haven ont commencé à utiliser le formalisme quantique pour modéliser les marchés boursiers.

Belal E. Baaquie

Dans son livre Quantum Finance : Path Integrals and Hamiltonians for Options and Interest Rates, Belal E. Baaquie a montré comment les méthodes de la physique quantique pouvaient être appliquées à des domaines tels que l'évaluation des options financières.

Cependant, il a écrit que "la question plus large de l'application du formalisme et des connaissances de la physique (quantique) à l'économie, qui fait partie du sujet plus large de l'éconophysique, est laissée pour de futures recherches".

Dans une analyse de 2010, Schaden a noté que les techniques quantiques ne pouvaient être justifiées que si l'on pouvait démontrer que le système financier présentait des propriétés quantiques telles que l'intrication, et si leur utilisation conduisait à de véritables simplifications par rapport aux approches stochastiques existantes.

Dans leur ouvrage de 2013 intitulé Quantum Social Science, Emmanuel Haven et Andrei Khrennikov ont étendu les travaux de Baaquie dans le domaine de la finance à des questions telles que l'arbitrage et la théorie de la réflexivité de George Soros.

David Orrell

Dans un article et un livre publiés en 2016 (ce dernier coécrit avec le journaliste Roman Chlupatý), le mathématicien David Orrell a proposé une théorie quantique de l'argent et de la valeur.

Selon cette théorie, l'argent possède des propriétés dualistes et quantiques en raison de la manière dont il fusionne le concept exact de nombre avec le concept flou de valeur, et l'utilisation de l'argent conduit à une intrication mentale et financière qui peut être modélisée à l'aide de méthodes quantiques.

Dans son livre Quantum Economics : The New Science of Money et d'autres ouvrages, il décrit l'économie quantique, qui combine cette vision de l'argent avec les connaissances de la finance quantique et de la science sociale quantique.

Andrew Sheng

Dans un article publié en 2019 pour le Comité de Bretton Woods, Andrew Sheng écrit qu'"un paradigme quantique de la finance et de l'économie émerge lentement, et sa nature non linéaire et complexe peut aider à concevoir une future économie mondiale et une architecture financière... Les actifs financiers et les passifs virtuels ont des caractéristiques quantiques d'intrication les uns avec les autres qui ne sont pas encore totalement comprises."

Différences descriptives par rapport à l'économie néoclassique

Tout comme la physique quantique diffère fondamentalement de la physique classique, l'économie quantique diffère de l'économie néoclassique sur un certain nombre de points essentiels.

Théorie de l'utilité attendue et interprétations quantiques

L'économie néoclassique repose sur la théorie de l'utilité attendue, qui combine la théorie de l'utilité pour modéliser les préférences des individus et la théorie des probabilités pour modéliser les attentes en cas de résultats non déterministes.

Cependant, le domaine de la cognition quantique remet en question ces hypothèses, car les gens n'ont pas nécessairement des préférences fixes ou ne fondent pas leurs décisions sur la théorie des probabilités.

De nombreuses conclusions de l'économie comportementale sont incompatibles avec la logique classique, mais s'accordent avec la théorie quantique de la décision, telle qu'elle est supposée dans les sciences sociales quantiques.

Comment les prix sont formés - Economie classique vs. cadre quantique

Dans les applications financières, l'économie néoclassique est associée à la théorie du marché efficient, où le prix est supposé refléter la valeur intrinsèque avec un certain degré de changement dû à la prise en compte de nouvelles informations.

Dans l'économie quantique, les fluctuations de prix sont considérées comme dues à l'incertitude fondamentale.

Comment sont prises les décisions financières - Économie classique et économie quantique

L'économie néoclassique part du principe que les gens agissent de manière indépendante lorsqu'ils prennent des décisions économiques.

L'économie quantique note que les acteurs financiers font partie d'un système enchevêtré, comme dans la théorie des jeux quantiques.

L'économie quantique souligne également l'importance des transactions financières et en particulier le rôle du crédit en tant que force active dans l'économie, par exemple dans la manière dont il lie les débiteurs et les créanciers par le biais des prêts.

L'économie quantique peut donc être considérée comme une alternative à l'économie néoclassique, qui part d'un ensemble différent d'hypothèses.

Exemples réels de trading quantique

Le trading quantitatif est une composante très répandue des marchés financiers, notamment en raison des exigences de calcul à grande vitesse.

Malgré son importance, les algorithmes quantiques n'avaient pas été intégrés dans ce domaine jusqu'à récemment.

Une étude intitulée "Quantum Quantitative Trading : High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm" par Xi-Ning Zhuang, Zhao-Yun Chen, Yu-Chun Wu, et Guo-Ping Guo se penche sur ce sujet.

Points clés

• Cette étude présente des algorithmes quantiques pour l'arbitrage statistique à haute fréquence.

• Ces algorithmes s'appuient sur l'estimation du nombre de conditions en temps variable et sur la régression linéaire quantique.

• La complexité de l'algorithme a été réduite de manière significative, passant de la référence classique O(N^2d) à O(sqrt(d)(kappa)^2(log(1/epsilon))^2). Ici, N représente la longueur des données de trading, d le nombre d'actions, kappa le nombre de conditions et epsilon la précision souhaitée.

• La recherche met en évidence l'avantage quantique potentiel dans le trading.

• En outre, l'étude développe également deux algorithmes outils pour l'estimation du nombre de conditions et un test de cointégration.

Implications

Cette recherche indique que les algorithmes quantiques peuvent offrir un avantage concurrentiel dans le domaine du trading à haute fréquence en réduisant la complexité des calculs et en augmentant la vitesse.

L'introduction de ces algorithmes pourrait modifier la manière dont les stratégies de trading sont formulées et exécutées sur les marchés financiers.

Comment le trading quantique est-il mis en œuvre ?

Le trading quantique est un concept relativement nouveau qui cherche à appliquer les principes et les techniques de la mécanique quantique au monde de la finance et du trading.

Bien que l'intégration complète de la mécanique quantique dans le trading soit encore récente, il existe plusieurs façons de mettre en œuvre les principes quantiques dans le monde du trading :

Algorithmes quantiques pour l'optimisation des portefeuilles

L'une des principales applications de l'informatique quantique dans le domaine du trading est l'optimisation de portefeuille.

Les méthodes traditionnelles d'optimisation de portefeuille peuvent être très gourmandes en ressources informatiques, en particulier lorsqu'il s'agit d'un grand nombre d'actifs.

Les algorithmes quantiques, tels que l'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA), peuvent potentiellement résoudre ces problèmes plus efficacement que les ordinateurs classiques.

Prévoir les mouvements des marchés financiers

Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de traiter de grandes quantités de données à des vitesses sans précédent.

Cette capacité peut être utilisée pour analyser les données historiques du marché et identifier des modèles qui pourraient être trop complexes pour être détectés par les ordinateurs classiques.

Ce faisant, les traders peuvent se faire une idée des mouvements futurs potentiels du marché et prendre de meilleures décisions.

Le cryptage quantique dans le trading

La sécurité est une préoccupation majeure dans le domaine du trading - les marchés peuvent théoriquement être piratés - en particulier avec l'essor du trading à haute fréquence et le besoin de canaux de communication ultra-rapides et sécurisés.

Le cryptage quantique, basé sur les principes de la mécanique quantique, pourrait offrir des avancées potentielles en matière de sécurité.

Modélisation des instruments financiers à l'aide de la mécanique quantique

Certains instruments financiers, en particulier les produits dérivés, peuvent être complexes et difficiles à évaluer à l'aide de méthodes classiques.

La mécanique quantique, avec sa capacité à modéliser des systèmes complexes, peut être utilisée pour développer des modèles de tarification plus précis pour ces instruments.

Apprentissage automatique quantique pour le trading

L'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond, a déjà fait des percées dans le domaine du trading.

L'apprentissage automatique quantique, qui combine l'informatique quantique et les techniques d'apprentissage automatique, peut potentiellement traiter et analyser les données à un rythme beaucoup plus rapide que les algorithmes d'apprentissage automatique classiques.

Cela peut s'avérer particulièrement utile dans le domaine du trading, où les millisecondes peuvent faire la différence en termes de pertes et de profits.

Défis et limites

Bien que le potentiel du trading quantique soit élevé, ce domaine n'en est qu'à ses débuts.

Les ordinateurs quantiques capables de surpasser les ordinateurs classiques dans des applications réelles, connues sous le nom de "suprématie quantique", sont encore en cours de développement.

En outre, l'intégration des principes quantiques dans le trading exige une compréhension approfondie de la mécanique quantique et des marchés financiers, ce qui en fait un domaine hautement spécialisé.

Cognition quantique

La cognition quantique est un domaine qui applique les principes de la théorie quantique pour comprendre les processus cognitifs et la prise de décision humaine.

Elle explore la manière dont les gens perçoivent et réagissent à des informations ambiguës ou à des croyances contradictoires, en faisant souvent preuve d'un comportement qui défie la théorie classique des probabilités mais s'aligne sur les probabilités quantiques.

Cette approche permet une représentation plus nuancée et potentiellement plus précise des phénomènes cognitifs complexes par rapport aux modèles classiques.

Application de la cognition quantique au trading

La cognition quantique peut aider à modéliser les marchés financiers avec plus de précision en prenant en compte la "superposition" de plusieurs états du marché, ce qui améliore la précision des prédictions.

Les traders peuvent utiliser ces principes pour développer des stratégies plus sophistiquées qui prennent en compte les inconnues inhérentes et les dépendances complexes ("probabilités de probabilités") que l'on trouve sur les marchés financiers.

Cela peut potentiellement conduire à une prise de décision et à une gestion des risques plus rentables dans le domaine du trading.

Il encourage la réflexion au-delà des théories classiques de la probabilité (par exemple, la valeur attendue de base), en explorant de nouvelles voies pour prédire le comportement et les tendances du marché.

FAQs : Économie quantique - Applications dans le domaine du trading

Qu'est-ce que l'économie quantique ?

L'économie quantique est un domaine de recherche naissant qui utilise des techniques et des concepts mathématiques issus de la physique quantique pour l'économie.

Elle repose sur l'idée que les activités économiques, comme les transactions financières, présentent des similitudes avec les processus quantiques et peuvent être représentées avec précision à l'aide du formalisme quantique.

Ce domaine est une émanation des sciences sociales quantiques et incorpore des méthodes issues de la finance quantique et de la cognition quantique.

Quelle est l'origine de l'économie quantique ?

Historiquement, plusieurs économistes, dont Paul Samuelson et Bernard Schmitt, se sont inspirés de la théorie quantique.

Cependant, Asghar Qadir, un mathématicien pakistanais, a peut-être été le premier à appliquer directement les techniques quantiques à l'analyse économique dans son article de 1978 intitulé "Quantum Economics" (économie quantique).

Bien que les travaux de Qadir n'aient suscité que peu d'intérêt au départ, ils ont connu un regain d'intérêt dans les années 1990, lorsque les chercheurs ont commencé à observer la logique quantique dans la prise de décision humaine, en particulier dans les choix économiques.

En quoi l'économie quantique diffère-t-elle de l'économie néoclassique ?

Alors que l'économie néoclassique est fondée sur la théorie de l'utilité attendue, qui fusionne la théorie de l'utilité et la théorie des probabilités, l'économie quantique remet en question ces hypothèses.

La cognition quantique suggère que les individus n'ont pas toujours des préférences fixes ou ne fondent pas toujours leurs décisions sur la théorie des probabilités.

Contrairement à l'économie néoclassique, qui suppose que les individus agissent de manière indépendante, l'économie quantique postule que les acteurs financiers font partie d'un système interconnecté, qui s'apparente à la théorie des jeux quantiques.

En outre, l'économie quantique met l'accent sur le rôle actif de la monnaie et du crédit dans l'économie, en particulier dans la manière dont ils relient les débiteurs et les créanciers.

Quelles sont les applications de l'économie quantique dans le domaine du trading ?

Dans le domaine du trading, l'économie quantique offre une nouvelle perspective sur les fluctuations de prix, en les considérant comme les résultats d'une incertitude fondamentale plutôt que comme un simple bruit dû à de nouvelles informations, comme le suggère la théorie des marchés efficients de l'économie néoclassique.

L'économie quantique permet également de comprendre l'intrication financière, ce qui peut s'avérer utile pour comprendre la dynamique des marchés et élaborer des stratégies commerciales.

Comment l'économie quantique explique-t-elle l'intrication financière ?

L'économie quantique suggère que les acteurs financiers, tels que les traders, les investisseurs et les institutions, font partie d'un système interconnecté.

Cela signifie que les actions d'un acteur peuvent en influencer d'autres, à l'instar du concept d'enchevêtrement de la physique quantique.

Par exemple, la façon dont le crédit relie les débiteurs et les créanciers par le biais de prêts est une forme d'enchevêtrement financier.

Comment l'économie quantique aborde-t-elle les conclusions de l'économie comportementale ?

De nombreux résultats de l'économie comportementale contredisent la logique classique.

Cependant, elles s'alignent sur la théorie de la décision quantique supposée dans la science sociale quantique.

Cela signifie que l'économie quantique pourrait offrir une représentation plus précise des processus de décision humains dans les scénarios économiques.

L'économie quantique est-elle largement acceptée dans le monde financier ?

L'économie quantique est encore un domaine émergent et, bien qu'elle offre des perspectives prometteuses, elle n'est pas encore largement acceptée.

Toutefois, à mesure que la recherche progresse et que de nouvelles applications sont découvertes, il est probable que son influence dans le monde financier s'accroîtra.

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