Leveraging Quantum Uncertainty for Modeling Financial Volatility via Quantum Reservoir Computing

إن عالم التمويل عبارة عن مشهد مضطرب ومتحول؛ فالأسعار لا تتحرك في خطوط مستقيمة، بل تندفع وتتوقف وتلتف في أنماط غالبًا ما تكون معقدة للغاية بحيث تعجز الرياضيات التقليدية عن استيعابها. لعقود من الزمن، حاول الاقتصاديون وعلماء البيانات بناء نماذج يمكنها التنبؤ بهذه التحركات، ومعاملة السوق كآلة ذات تروس يمكن فهمها وتدويرها. ومع ذلك، غالبًا ما يتصرف السوق كأنه نظام حي أكثر منه آلة، حيث يستجيب للأخبار والخوف والأمل بطرق تتحدى القواعد البسيطة. ولمواجهة ذلك، برز نهج جديد من حدود الفيزياء: الحوسبة الكمومية. وخلافًا لأجهزة الكمبيوتر الموجودة في جيوبنا، والتي تعالج المعلومات كسلسلة من الأصفار والآحاد المحددة، تستخدم أجهزة الكمبيوتر الكمومية القوانين الغريبة لعالم الجسيمات دون الذرية. فهي تستطيع الاحتفاظ بالمعلومات في حالة من "التراكب"، حيث توجد وحدة واحدة من البيانات في حالات متعددة في آن واحد، ويمكنها ربط الوحدات المنفصلة ببعضها البعض من خلال "التشابك"، مما يخلق اتصالًا يتحدى حدود المسافة العادية. وتوفر هذه الخصائص طريقة جديدة للنظر إلى عدم اليقين، ليس كمشكلة يجب حلها، بل كميزة يجب استغلالها.

لقد أخذ فريق من الباحثين في جامعة لانكستر هذه المفاهيم وطبقوها على العالم الفوضوي لأسواق الأسهم. فقد طوروا نظامًا جديدًا يسمى "شبكة الخزان الكمومي المتشابك والمتماسك" (eQCRN)، المصممة لنمذجة التقلبات المالية من خلال احتضان نفس عدم اليقين الذي يجعل الأسواق صعبة التنبؤ. وبدلاً من محاولة فرض بيانات السوق في إطار كلاسيكي جامد، يستخدم هذا النظام شبكة من الدوائر الكمومية التي تتطور وتتغير استجابةً للبيانات، تمامًا مثل السائل الذي يتكيف مع شكل الوعاء الذي يحتويه. اختبر الباحثون هذا النظام مقابل ثلاثين سهمًا مختلفًا من مؤشرات عالمية رئيسية، بما في في ذلك مؤشر "ناسداك" (NASDAQ) المرتكز على التكنولوجيا، ومؤشر "إس آند بي 500" (S&P 500) الأوسع نطاقًا، ومؤشر "فوتسي 100" (FTSE 100) البريطاني. وكان هدفهم هو معرفة ما إذا كانت الخصائص الفريدة لميكانيكا الكم يمكنها رصد أنماط في تحركات الأسعار تغفل عنها أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية.

تشير نتائج دراستهم، التي أُجريت من خلال عمليات محاكاة حاسوبية مفصلة، إلى أن النهج الكمومي يقدم بالفعل ميزة، ولكن تحت ظروف محددة فقط. فعندما طبق الباحثون نظامهم على أسهم التكنولوجيا عالية التقلب، تفوق النموذج الكمومي باستمرار على أفضل النماذج الكلاسيكية، محققًا دقة بلغت 60.4% في أسهم التكنولوجيا عالية التقلب مقابل 58.2% لأفضل النماذج الكلاسيكية. ومن الأمثلة البارزة على ذلك شركة أبل (AAPL)، التي وصلت دقتها إلى 60.4% مقارنة بـ 57.1% لأفضل نموذج كلاسيكي، وكذلك شركتي إنفيديا (NVIDIA) وتسلا (Tesla)، اللتان شهدتا مكاسب مماثلة. كانت هذه الميزة أكثر وضوحًا في الأسواق التي تتميز بالتقلبات السريعة وغير المتوقعة والارتباطات المعقدة بين العوامل المختلفة. وبدا النظام بارعًا بشكل خاص في الإبحار في المياه المتلاطمة لمؤشر ناسداك، حيث تقود المشاعر ودورات الابتكار الأسعار بطرق غير خطية.

ومع ذلك، كشفت الدراسة أيضًا أن هذه الميزة الكمومية ليست حلاً عالميًا. فعندما اختبر الباحثون النظام نفسه على مؤشر "فوتسي 100"، وهي مجموعة من الأسهم التي تهيمن عليها شركات كبيرة ومستقرة ذات سياسات توزيع أرباح وتوجهات اقتصادية كلية يمكن التنبؤ بها، كانت النماذج الكلاسيكية هي الأفضل أداءً. وفي هذه الأسواق الأكثر هدوءًا ونظامًا، لم تجد الآلات الكمومية المعقدة الأنماط الإضافية التي تحتاجها لاكتساب ميزة. وهذا التمييز أمر بالغ الأهمية: فالنظام الكمومي يتألق عندما تكون البيانات صاخبة وفوضوية ومليئة بالارتباطات الخفية، لكنه لا يقدم فائدة تذكر عندما يتحرك السوق في اتجاهات سلسة ويمكن التنبؤ بها. ووجد الباحثون أن الميزة الكمومية لم تكن مجرد ضربة حظ؛ إذ أكدت الاختبارات الإحصائية أن التحسينات كانت كبيرة لـ اثني عشر سهمًا من أصل ثلاثين، ثمانية منها كانت شركات تكنولوجية.

لفهم سبب عمل ذلك، يجب النظر في كيفية بناء النظام. لم يقم الباحثون بمجرد تشغيل خوارزمية قياسية على كمبيوتر كمومي، بل أنشأوا شبكة من "الخزانات" المتعددة، وهي في الأساس دوائر كمومية متصلة عشوائيًا ومعالجة للمعلومات دون الحاجة إلى تدريب كامل. تم تكوين كل خزان في شبكتهم بنمط مختلف من التشابك، مما يربط أجزاءه الداخلية بطرق فريدة. سمح هذا للنظام باستكشاف العديد من مناطق الاحتمالات في وقت واحد. وعندما تدخل البيانات إلى النظام، يتم ترميزها في الحالات الكمومية، وتسمح الاتصالات المتشابكة للنظام بالتقاط العلاقات بين النقاط الزمنية المختلفة التي تجد أجهزة الكمبيوتر الكلاسيكية صعوبة في رؤيتها. وجد الباحثون أن أفضل أداء جاء من استخدام ما بين ستة إلى ثمانية وحدات كمومية، أو "كيوبت" (qubits)، وتشغيل عشرة إلى اثني عشر خزانًا بالتوازي. فعدد الوحدات القليل افتقر إلى التعقيد اللازم لاستيعاب تفاصيل السوق، بينما أدى العدد الزائد إلى إدخال الكثير من الضجيج، مما جعل النظام يفقد مساره.

كما اكتشف الفريق أن النظام يمكنه التكيف مع ظروف السوق المتغيرة. فقد بنوا نسخة من الشبكة يمكنها تغيير اتصالاتها الداخلية بناءً على ما إذا كان السوق هادئًا، أو نشطًا بشكل متوسط، أو شديد التقلب. في أوقات التقلب العالي، يقوم النظام بتفعيل شبكة كثيفة وعالية الاتصال لالتقاط التحولات السمية والمعقدة. وفي الأوقات الأكثر هدوءًا، ينتقل إلى تكوين أقل كثافة وأكثر بساطة. سمحت هذه القدرة التكيفية للنظام بتحسين دقته في الأسهم المتقلبة مثل تسلا بنسبة تقارب اثنين في المائة مقارنة بالنظام الثابت. وتُشير القدرة على إعادة التشكيل استجابةً للبيانات إلى أن الأنظمة الكمومية قد تكون مناسبة بشكل فريد للبيئات التي تتغير بسرعة، وهو سمة شائعة في الأسواق المالية الحديثة.

وعلى الرغم من هذه النتائج الواعدة، فإن الباحثين حذرون في صياغة نتائجهم ضمن الحدود الحالية للتكنولوجيا. فقد أُجريت الدراسة بأكملها باستخدام عمليات محاكاة لأجهزة الكمبيوتر الكمومية، وليس على أجهزة مادية. وبينما أظهرت عمليات المحاكاة أن النظام يمكنه التعامل مع المستويات الواقعية من الضجيج والأخطاء، فإن الأداء الفعلي على الأجهزة الكمومية الحقيقية يظل بحاجة إلى إثبات. وتشير الدراسة إلى أن النظام قوي بما يكفي للعمل على أجهزة الكمبيوتر الكمومية المتاحة اليوم، بشرط امتلاكها قدرات قياس عالية الجودة، لكنها لا تدعي أنها حلت مشكلة التنبؤ بالأسهم. ويؤكد المؤلفون أن هذه خطوة نحو التعلم المدعوم بالكم عمليًا، وليست عرضًا نهائيًا لميزة كمومية تعمل في كل مكان.

تتجاوز آثار هذا العمل مجرد جني المال من الأسهم؛ إذ تشير الدراسة إلى أن الحوسبة الكمومية قد تكون أكثر قيمة لنمذجة الأنظمة المعقدة وغير المستقرة—تلك التي تغير قواعدها بمرور الوقت وتظهر سلوكًا فوضويًا. ويمكن أن يشمل ذلك مجالات مثل نمذجة المناخ، والأنظمة البيولوجية، وديناميكيات الشبكات الاجتماعية، حيث تكون التفاعلات بين الأجزاء أعقد من أن تستوعبها النماذج الكلاسيكية بالكامل. وبالنسبة للتمويل، فإن النتيجة هي أن الأساليب الكمومية ليست حلًا سحريًا لجميع ظروف السوق، بل هي أداة متخصصة تتفوق في البيئات الأكثر صعوبة وشدة في التقلب. وتشير الأبحاث إلى مستقبل تعمل فيه أجهزة الكمبيوتر الكمومية والكلاسيكية معًا، حيث يتولى الجانب الكمومي التعامل مع الأجزاء الأكثر تعقيدًا وعدم يقين من البيانات، بينما يدير الجانب الكلاسيكي الباقي.

ومع نضوج هذه التكنولوجيا، يرى الباحثون مسارًا مستقبليًا تصبح فيه هذه الأنظمة الهجينة أدوات قياسية لتحليل البيانات الزمنية المعقدة. توفر الدراسة إطارًا عمليًا لكيفية بناء هذه الأنظمة، وتحدد العدد الأمثل للمكونات وأفضل الطرق لتكوينها. كما تسلط الضوء على أهمية القدرة على مقاومة الضجيج، موضحة أن الأجهزة الكمومية غير الكاملة يمكن أن تقدم نتائج مفيدة إذا تم تصميمها بشكل صحيح. وبينما تنطوي الرحلة من المحاكاة إلى التطبيق في العالم الحقيقي على تحديات كبيرة، بما في ذلك الحاجة إلى أجهزة أكثر استقرارًا وتكامل أفضل مع البنية التحتية المالية القائمة، فإن النتائج تقدم لمحة مقنعة عن طريقة جديدة لفهم عدم اليقين. فمن خلال الاستفادة من "غرابة" العالم الكمومي الأساسية، أظهر الباحثون أنه من الممكن إيجاد نظام وسط فوضى السوق، على الأقل لفترة من الوقت، وفي زوايا محددة وعالية المخاطر من العالم المالي.