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2000큐비트 D-웨이브 양자컴으로 주식 수익률 예상해보니

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2000큐비트 D-웨이브 양자컴으로 주식 수익률 예상해보니

2021.03.16 12:31
D-웨이브 제공
D-웨이브의 2000큐비트 양자 칩. D-웨이브 제공

어떤 주식을 사고팔아야 수익을 최대로 끌어올릴지 양자컴퓨터로 예측할 수 있을까. 정보기술전문지 지디넷은 15일(현지시간) 글로벌 컨설팅기업인 KPMG가 덴마크기술대, 유럽의 한 은행과 공동으로 양자컴퓨터 ‘D-웨이브’를 이용해 실험을 진행한 결과 고무적인 결과를 얻었다고 보도했다. 


D-웨이브는 캐나다의 D-웨이브 시스템즈가 개발한 양자컴퓨터다. 2011년 미국 록히드마틴이 ‘D-웨이브 1’을 도입하면서 최초의 상용 양자컴퓨터가 됐다. 

 

 

○ 주식 상품 65개까지 계산 

그간 주식 투자에서는 1952년 미국의 경제학자인 해리 마코위츠가 정립한 포트폴리오 최적화 이론이 주로 사용됐다. 그는 한정된 자산으로 주식 상품에 투자할 때 시간이 지날수록 수익은 최대로, 리스크(위험)는 최소로 만드는 방법을 연구해 ‘효율적 투자선’ 등의 개념을 내놨다. 


연구팀은 D-웨이브의 2000큐비트 양자컴퓨터에 자체 개발한 양자 알고리즘(QUBO)을 적용해 투입 자산 대비 수익률을 계산했다. 그 결과 나스닥에 상장된 65개 상품의 수익률을 계산하는 데 수 분이면 충분했다. 


연구팀은 마코위츠가 정립한 마코위츠 방정식으로도 동일한 65개 상품의 수익률을 계산해 D-웨이브의 계산 결과와 비교했다. 그 결과 주식 상품이 15개를 넘어가자 D-웨이브가 계산 속도나 정확도에서 마코위츠 방정식의 결과를 앞지르기 시작했다. 또 마코위츠 방정식으로 계산할 수 있는 상품 수는 25개가 최대였지만, D-웨이브로는 65개까지도 거뜬했다. 


울리히 부스크 호프 덴마크기술대 연구원은 “양자컴퓨터를 주식 투자 시뮬레이션에 적용한 초기 결과라 향후 연구가 더 필요하다”면서도 “수십 개 수준에서는 양자컴퓨터가 확실히 효과적”이라고 말했다. 

 

DTU 제공
2000큐비트 D-웨이브를 이용해 주식 상품 65개의 수익률과 리스크를 계산하는 모습. DTU 제공
○ 금융업계, 양자컴퓨터 속속 도입

이미 금융업계에서는 양자컴퓨터를 사용하기 위한 연구가 몇 년 전부터 시작됐다. JP모건, 바클레이스 은행 등은 IBM과 파트너십을 맺어 양자컴퓨터 거래 전략, 포트폴리오 최적화, 자산 가격 결정, 위험 요인 분석 등을 포함해 금융 산업 전반에 양자컴퓨터 기술을 도입하기 위한 연구를 진행하고 있다. 양자컴퓨터의 막강한 연산 능력 때문이다. 


현재 컴퓨터는 정보단위(비트) 하나에 0 또는 1의 한정된 정보만 담을 수 있지만, 양자컴퓨터는 정보단위(큐비트) 하나에 0과 1을 동시에 담을 수 있다. 가령 현재 컴퓨터에서는 2비트가 두 가지 연산을 하지만, 양자컴퓨터에서 2큐비트는 동시에 4개의 연산을 한다.

 

따라서 큐비트 여러 개를 이용해 계산하면 수많은 연산을 동시에 처리할 수 있다. 일각에서는 향후 양자컴퓨터가 상용화되면 현재 슈퍼컴퓨터의 성능의 1억 배 이상의 연산 능력을 가질 수 있다는 예상도 나온다.

 

연구팀은 이번 연구에 D-웨이브의 양자컴퓨터를 선택한 이유로 D-웨이브가 최근 5000큐비트까지 달성했다는 점을 꼽았다. IBM의 경우 현재 65큐비트 수준이며, 2023년 1000큐비트 달성을 목표로 하고 있다. 구글은 2018년 72큐비트로 된 양자컴퓨터 칩 ‘시커모어’를 개발했고, 2019년에는 이를 이용해 현존 슈퍼컴퓨터의 성능을 뛰어넘는 양자 우월성을 달성했다고 밝히기도 했지만 큐비트 수에서는 D-웨이브에 뒤처진다. 

 
최근 독일 증권거래소도 양자컴퓨터를 도입해 기존에는 슈퍼컴퓨터로도 10년이 걸리던 각종 리스크 분석 업무를 30분 이내로 줄이겠다는 방침을 밝혔다. 이들은 2018년 설립된 독일 양자컴퓨터 회사인 JoS 퀀텀과 공동으로 양자 알고리즘을 이용해 금리변화, 무역 분쟁 등 거시경제의 변화에 의한 금융시장의 충격을 예측하고 분석할 계획이다. 거시경제 모델에는 수백 개의 변수가 존재하며, 각 단계에서 가정을 변경할 경우 리스크 수준도 천차만별이어서 양자컴퓨터의 대량 연산 능력이 필요하다.

 
전문가들은 양자컴퓨터의 막강한 연산 능력은 대량의 빅데이터에서 최적화 모델을 가장 잘 찾을 수 있는 만큼 향후 제약 등 다양한 분야에서 활약할 것으로 전망한다. 지디넷은 글로벌 제약사인 글락소스미스클라인(GSK)이 이미 유전체 분석에 양자 알고리즘을 사용해 신약 개발에 활용하고 있다고 덧붙였다. 

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