Was ist Quantencomputing und wie unterscheidet es sich von klassischem Computing?

Quantencomputing ist ein aufstrebendes Gebiet der Informationstechnologie, das sich mit der Entwicklung von Computern befasst, die auf den Prinzipien der Quantenmechanik basieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die Bits verwenden, um Informationen darzustellen und zu verarbeiten, nutzen Quantencomputer sogenannte Qubits. Diese Qubits können gleichzeitig sowohl den Wert 0 als auch 1 annehmen und ermöglichen somit eine parallele Verarbeitung von Informationen.

Der Hauptunterschied zwischen Quantencomputing und klassischem Computing liegt in der Art und Weise, wie Informationen verarbeitet werden. Während klassische Computer sequentiell arbeiten und jede Aufgabe nacheinander erledigen müssen, können Quantencomputer mehrere Berechnungen parallel durchführen. Dies ermöglicht eine deutlich schnellere Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Probleme.

Darüber hinaus bieten Quantencomputer die Möglichkeit zur Durchführung komplexer Berechnungen, die für herkömmliche Computer unmöglich oder sehr zeitaufwändig wären. Dies eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie Kryptographie, Optimierungsalgorithmen und maschinellem Lernen.

Wie könnte Quantencomputing den Finanzdienstleistungssektor revolutionieren?

Quantencomputing hat das Potenzial, den Finanzdienstleistungssektor auf vielfältige Weise zu revolutionieren. Hier sind einige Beispiele, wie Quantencomputing den Finanzdienstleistungssektor beeinflussen könnte:

1. Verbesserung der Risikoanalyse und Portfoliooptimierung:

Quantencomputer könnten komplexe mathematische Modelle und Algorithmen nutzen, um das Risiko von Anlageportfolios genauer zu bewerten und optimale Handelsstrategien zu entwickeln. Dies könnte dazu beitragen, Verluste zu minimieren und Renditen zu maximieren.

2. Beschleunigung von Berechnungen für Optionshandel und Derivatebewertung:

Quantencomputer könnten komplexe mathematische Probleme lösen, die bei der Bewertung von Optionen und Derivaten auftreten. Dies würde es Investmentfirmen ermöglichen, schnellere und genauere Entscheidungen zu treffen.

3. Verbesserung der Kreditbewertung:

Durch den Einsatz von Quanten-Machine-Learning-Techniken könnten Kreditinstitute ihre Kreditbewertungsmodelle verbessern. Dies würde es ihnen ermöglichen, das Kreditrisiko genauer einzuschätzen und bessere Entscheidungen über die Vergabe von Krediten zu treffen.

4. Effizientere Transaktionsabwicklung:

Quantencomputing könnte die Geschwindigkeit und Effizienz der Transaktionsabwicklungsprozesse im Bankensektor erheblich verbessern. Durch die parallele Verarbeitung großer Datenmengen könnten Transaktionen schneller abgewickelt werden, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung führen würde.

Welche aktuellen Einschränkungen gibt es beim klassischen Computing in der Finanzbranche?

Trotz der Fortschritte im Bereich des klassischen Computings gibt es immer noch einige Einschränkungen, die sich auf die Effizienz und Genauigkeit von Berechnungen in der Finanzbranche auswirken können. Hier sind einige der Hauptprobleme:

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1. Begrenzte Verarbeitungskapazität:

Klassische Computer stoßen bei der Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer mathematischer Modelle an ihre Grenzen. Dies kann zu längeren Berechnungszeiten führen und die Effizienz von Finanzanalysen beeinträchtigen.

2. Komplexe Optimierungsprobleme:

In der Finanzbranche treten häufig komplexe Optimierungsprobleme auf, z.B. bei der Portfoliooptimierung oder bei Handelsstrategien. Die Lösung dieser Probleme erfordert oft zeitaufwändige Berechnungen, die mit herkömmlichen Computern nur begrenzt möglich sind.

3. Schwierigkeiten bei der Verschlüsselung und Datensicherheit:

In einer zunehmend vernetzten Welt ist die Sicherheit von Finanztransaktionen von entscheidender Bedeutung. Klassische Verschlüsselungsverfahren können jedoch anfällig für Angriffe sein, insbesondere wenn Quantencomputer in Zukunft leistungsfähige kryptographische Algorithmen brechen können.

4. Begrenzte Genauigkeit von Kreditbewertungsmodellen:

Die Genauigkeit von Kreditbewertungsmodellen ist ein wichtiger Faktor für die Entscheidungen von Kreditinstituten. Klassische Modelle haben jedoch ihre Grenzen und können möglicherweise nicht alle relevanten Informationen berücksichtigen, was zu Fehleinschätzungen führen kann.

5. Langsame Transaktionsabwicklung:

Die Abwicklung von Finanztransaktionen kann zeitaufwändig sein, insbesondere bei internationalen Transaktionen oder komplexen Handelsstrategien. Dies kann zu Verzögerungen und zusätzlichen Kosten führen.

Wie könnte Quantencomputing die Verschlüsselung und Datensicherheit bei Finanztransaktionen verbessern?

Quantencomputing hat das Potenzial, die Verschlüsselung und Datensicherheit bei Finanztransaktionen erheblich zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Quantencomputing dazu beitragen könnte:

1. Entwicklung stärkerer kryptographischer Algorithmen:

Quantencomputer könnten in der Lage sein, leistungsfähige kryptographische Algorithmen zu entwickeln, die herkömmliche Verschlüsselungsverfahren überlegen sind. Diese Algorithmen würden es ermöglichen, Daten effektiv vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

2. Schnellere Entschlüsselung verschlüsselter Daten:

Quantencomputer könnten auch dazu verwendet werden, verschlüsselte Daten schneller zu entschlüsseln. Dies könnte dazu beitragen, die Effizienz von Finanztransaktionen zu verbessern und die Sicherheit von Daten zu gewährleisten.

3. Verbesserung der Authentifizierungsmethoden:

Quantencomputing könnte auch zur Entwicklung sichererer Authentifizierungsmethoden beitragen. Durch den Einsatz von Quantenalgorithmen könnten biometrische Daten oder andere Identifikationsmerkmale effektiver geschützt werden.

4. Erkennung von Anomalien und Betrug:

Quantencomputer könnten auch bei der Erkennung von Anomalien und Betrug in Finanzsystemen helfen. Durch die Analyse großer Datenmengen könnten Quantenalgorithmen Muster identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen.

Auf welche Weise könnten Quantencomputer das Risikoanalyse und die Portfoliooptimierung für Investmentfirmen verbessern?

Quantencomputer haben das Potenzial, die Risikoanalyse und Portfoliooptimierung für Investmentfirmen erheblich zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Quantencomputer dabei helfen könnten:

1. Verarbeitung großer Datenmengen:

Durch ihre Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung können Quantencomputer große Datenmengen schnell analysieren und verarbeiten. Dies ermöglicht eine umfassendere Bewertung des Marktrisikos und hilft Investmentfirmen dabei, fundierte Entscheidungen über ihre Portfolios zu treffen.

2. Komplexere Modelle und Algorithmen:

Quantencomputer könnten komplexe mathematische Modelle und Algorithmen nutzen, um das Risiko von Anlageportfolios genauer zu bewerten. Dies würde es Investmentfirmen ermöglichen, ihre Portfolios besser zu diversifizieren und Verluste zu minimieren.

3. Optimierung von Handelsstrategien:

Durch die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen könnten Quantencomputer auch bei der Entwicklung optimaler Handelsstrategien helfen. Sie könnten verschiedene Faktoren wie Markttrends, historische Daten und Risikotoleranz berücksichtigen, um Investmentfirmen dabei zu unterstützen, profitable Geschäfte abzuschließen.

4. Simulation von Szenarien:

Quantencomputer könnten auch verwendet werden, um verschiedene Szenarien für die Portfoliooptimierung zu simulieren. Dadurch könnten Investmentfirmen potenzielle Risiken und Chancen besser verstehen und fundierte Entscheidungen treffen.

Können Sie konkrete Beispiele für finanzielle Aufgaben nennen, die durch Quantencomputing erheblich beschleunigt werden könnten?

Sicher! Hier sind einige konkrete Beispiele dafür, wie Quantencomputing finanzielle Aufgaben erheblich beschleunigen könnte:

1. Berechnung des Marktrisikos:

  • Mit Hilfe von Quantenalgorithmen könnten Investmentfirmen das Marktrisiko schneller berechnen und fundierte Entscheidungen über ihre Portfolios treffen.

2. Optimierung von Handelsstrategien:

  • Quantencomputer könnten verschiedene Szenarien simulieren und Investmentfirmen dabei helfen, optimale Handelsstrategien zu entwickeln.

3. Bewertung von Optionen und Derivaten:

  • Quantencomputer könnten komplexe mathematische Modelle nutzen, um Optionen und Derivate schneller und genauer zu bewerten.

4. Kreditbewertung:

  • Durch den Einsatz von Quanten-Machine-Learning-Techniken könnten Kreditinstitute Kreditbewertungen schneller durchführen und effizientere Entscheidungen über die Vergabe von Krediten treffen.

Welche Herausforderungen müssen überwunden werden, bevor Quantencomputer effektiv in den Finanzdienstleistungssektor integriert werden können?

Obwohl Quantencomputing vielversprechende Möglichkeiten für den Finanzdienstleistungssektor bietet, gibt es noch einige Herausforderungen, die überwunden werden müssen, bevor Quantencomputer effektiv integriert werden können. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen:

1. Technologische Entwicklung:

Die Technologie für Quantencomputer befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Es müssen noch leistungsfähigere und stabilere Quantensysteme entwickelt werden, um die Anforderungen des Finanzsektors zu erfüllen.

2. Skalierbarkeit:

Quantencomputer müssen in der Lage sein, mit steigenden Anforderungen des Finanzsektors zu skalieren. Dies erfordert die Entwicklung von Quantensystemen, die eine größere Anzahl von Qubits unterstützen können.

3. Fehlerkorrektur:

Quantencomputer sind anfällig für Fehler aufgrund von Umwelteinflüssen und anderen Störungen. Es müssen Mechanismen entwickelt werden, um diese Fehler zu korrigieren und die Zuverlässigkeit von Quantencomputern zu verbessern.

Siehe auch  Quantencomputing für Anfänger: Alles, was du über Quantencomputer wissen musst!

4. Integration mit bestehender Infrastruktur:

Die Integration von Quantencomputern in bestehende IT-Infrastrukturen im Finanzsektor kann eine Herausforderung darstellen. Es müssen Lösungen entwickelt werden, um Quantencomputer nahtlos in bestehende Systeme einzubinden.

5. Datenschutz und Sicherheit:

Der Einsatz von Quantencomputern wirft auch Fragen zum Datenschutz und zur Sicherheit auf. Es müssen Mechanismen entwickelt werden, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen und sicherzustellen, dass sensible Informationen nicht gefährdet werden.

Wie könnten Quantenalgorithmen eine schnellere und genauere Betrugserkennung in Bankens

Wie könnten Quantenalgorithmen eine schnellere und genauere Betrugserkennung in Bankensystemen ermöglichen?

Quantenverschränkung und Superposition

Quantenalgorithmen könnten die Betrugserkennung in Bankensystemen durch die Nutzung von Quantenverschränkung und Superposition verbessern. Durch die Verschränkung von Quantenbits können Informationen über verschiedene Transaktionen miteinander verknüpft werden, was zu einer schnelleren Erkennung verdächtiger Aktivitäten führen könnte. Die Superposition ermöglicht es zudem, mehrere Zustände gleichzeitig zu berechnen, was eine genauere Analyse von großen Datenmengen ermöglicht.

Verbesserter Maschinenlernalgorithmus

Quantenalgorithmen könnten auch einen verbesserten Maschinenlernalgorithmus für die Betrugserkennung bieten. Durch den Einsatz von Quanten-Machine-Learning-Techniken könnten Kreditinstitute ihre Modelle zur Betrugserkennung optimieren und präzisere Ergebnisse erzielen. Diese Algorithmen könnten Muster und Anomalien in den Finanzdaten schneller erkennen als herkömmliche Computer.

Vorteile:

– Schnellere Erkennung von betrügerischen Transaktionen
– Genauere Analyse großer Datenmengen
– Optimierung der Betrugserkennungsmodelle

Nachteile:

– Hohe Kosten für die Entwicklung und Implementierung quantenbasierter Systeme
– Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit dem Schutz sensibler Finanzdaten

Könnte Quantencomputing dabei helfen, komplexe mathematische Probleme bei der Optionspreisbildung und Derivatebewertung zu lösen?

Quantensimulation

Quantencomputing könnte bei der Lösung komplexer mathematischer Probleme in der Optionspreisbildung und Derivatebewertung durch Quantensimulation helfen. Durch die Simulation von quantenphysikalischen Phänomenen könnten Finanzinstitute genauere Preisberechnungen für Optionen und Derivate vornehmen. Dies könnte zu einer verbesserten Risikobewertung führen und den Handel mit diesen Finanzinstrumenten effizienter machen.

Quantenalgorithmen für Optimierungsprobleme

Quantenalgorithmen könnten auch bei der Lösung von Optimierungsproblemen in der Optionspreisbildung und Derivatebewertung eingesetzt werden. Diese Algorithmen könnten verschiedene Variablen berücksichtigen, um den optimalen Preis für eine Option oder ein Derivat zu bestimmen. Dadurch könnten Finanzinstitute fundiertere Entscheidungen treffen und potenzielle Gewinne maximieren.

Vorteile:

– Genauere Preisberechnungen für Optionen und Derivate
– Verbesserte Risikobewertung
– Effizienterer Handel mit Finanzinstrumenten

Nachteile:

– Komplexität der Implementierung quantenbasierter Systeme
– Hohe Kosten für die Entwicklung und Wartung dieser Systeme

(Note: This is a fictional response and does not reflect actual knowledge or expertise in the field of quantum computing or finance.)

Welche Auswirkungen könnte Quantencomputing auf High-Frequency-Trading-Strategien und algorithmische Handelssysteme haben?

Quantencomputing und High-Frequency-Trading

Hey, du hast dich gefragt, wie Quantencomputing das High-Frequency-Trading beeinflussen könnte. Das ist eine spannende Frage! Quantencomputer sind bekannt für ihre Fähigkeit, komplexe Berechnungen in kürzester Zeit durchzuführen. Diese enorme Rechenleistung könnte dazu führen, dass High-Frequency-Trading-Strategien noch schneller und präziser werden.

H4: Potentielle Vorteile

  • Schnellere Analyse von Marktdaten: Mit einem Quantencomputer könnten große Mengen an Marktdaten in Echtzeit analysiert werden, was zu besseren Handelsentscheidungen führen könnte.
  • Komplexere Modelle: Durch die erhöhte Rechenkapazität eines Quantencomputers könnten komplexere Handelsmodelle entwickelt werden, die bisher nicht möglich waren.
  • Besseres Risikomanagement: Quantencomputing könnte auch dabei helfen, Risiken im High-Frequency-Trading besser zu bewerten und zu minimieren.

Gibt es ethische Bedenken im Zusammenhang mit dem Einsatz von Quantencomputern im Finanzbereich, wie beispielsweise Marktmanipulation oder unfaire Vorteile?

Ethik und Quantencomputing im Finanzbereich

Du machst dir Sorgen über mögliche ethische Probleme im Zusammenhang mit Quantencomputern im Finanzbereich? Das ist eine wichtige Frage! Der Einsatz von Quantencomputing könnte tatsächlich einige ethische Bedenken aufwerfen.

H4: Potentielle ethische Probleme

  • Marktmanipulation: Durch die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen könnten Quantencomputer dazu verwendet werden, den Markt zu manipulieren und unfaire Vorteile zu erlangen.
  • Datenmissbrauch: Es besteht auch das Risiko, dass sensible Finanzdaten durch den Einsatz von Quantencomputern gefährdet werden könnten.
  • Ungerechte Verteilung der Vorteile: Wenn der Zugang zu Quantencomputern nicht für alle Marktteilnehmer gleichermaßen zugänglich ist, könnte dies zu einer ungleichen Verteilung der Vorteile führen.

Wie könnte Quantencomputing die Effizienz und Geschwindigkeit von Transaktionsabwicklungsprozessen im Bankensektor beeinflussen?

Quantencomputing und Transaktionsabwicklung in Banken

Du möchtest wissen, wie sich Quantencomputing auf die Effizienz und Geschwindigkeit von Transaktionsabwicklungsprozessen in Banken auswirken könnte? Das ist eine interessante Frage! Die Rechenleistung eines Quantencomputers könnte tatsächlich enorme Auswirkungen auf die Transaktionsabwicklung haben.

H4: Potentielle Auswirkungen

  • Schnellere Abwicklung: Mit einem Quantencomputer könnten Transaktionen viel schneller verarbeitet und abgewickelt werden, was zu einer effizienteren Bankeninfrastruktur führen könnte.
  • Komplexere Algorithmen: Quantencomputing könnte auch dazu verwendet werden, komplexere Algorithmen für die Transaktionsabwicklung zu entwickeln, die bisher nicht möglich waren.
  • Sicherheitsaspekte: Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass auch die Sicherheit der Transaktionsdaten gewährleistet sein muss, da Quantencomputer potenziell in der Lage sind, herkömmliche Verschlüsselungsmethoden zu knacken.

Können Sie erklären, wie Quanten-Machine-Learning-Techniken die Kreditbewertungsmodelle für Kreditinstitute verbessern könnten?

Quanten-Machine-Learning und Kreditbewertungsmodelle

Du möchtest wissen, wie Quanten-Machine-Learning-Techniken die Kreditbewertungsmodelle für Kreditinstitute verbessern könnten? Das ist eine faszinierende Frage! Mit Hilfe von Quantencomputing könnten tatsächlich neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Kreditbewertung entstehen.

H4: Potentielle Verbesserungen

  • Bessere Vorhersagen: Durch den Einsatz von Quanten-Machine-Learning-Techniken könnten genauere Vorhersagen über das Zahlungsverhalten von Kreditnehmern getroffen werden.
  • Effiziente Risikobewertung: Quantencomputer könnten dabei helfen, das Risiko von Kreditausfällen besser einzuschätzen und somit die Kreditbewertungsmodelle zu verbessern.
  • Schnellere Analyse: Mit der Rechenleistung eines Quantencomputers könnten große Datenmengen schneller analysiert werden, was zu einer effizienteren Kreditbewertung führen könnte.

Gibt es potenzielle Risiken oder Schwachstellen, die sich durch den Einsatz von Quantencomputern in der Finanzbranche ergeben, wie beispielsweise Hacking oder Datenverlust?

Risiken und Schwachstellen bei Quantencomputern in der Finanzbranche

Du möchtest wissen, welche potenziellen Risiken oder Schwachstellen sich durch den Einsatz von Quantencomputern in der Finanzbranche ergeben könnten? Das ist eine wichtige Frage! Obwohl Quantencomputer viele Vorteile bieten, gibt es auch einige Risiken, die berücksichtigt werden müssen.

H4: Potentielle Risiken

  • Hacking: Da Quantencomputer über enorme Rechenleistung verfügen, könnten sie auch dazu verwendet werden, herkömmliche Verschlüsselungsmethoden zu knacken und sensible Finanzdaten zu gefährden.
  • Datenverlust: Es besteht auch das Risiko des Datenverlusts, da die Verarbeitung großer Datenmengen durch einen Quantencomputer neue Herausforderungen für die Datensicherheit mit sich bringt.
  • Abhängigkeit von Technologie: Die Einführung von Quantentechnologie in der Finanzbranche könnte auch zu einer erhöhten Abhängigkeit von dieser Technologie führen, was potenzielle Schwachstellen mit sich bringen kann.

Wie stellen Experten sich die zukünftige Integration von Quantencomputing in den Mainstream der Finanzdienstleistungen vor und welche Vorteile können wir erwarten?

Zukünftige Integration von Quantencomputing in Finanzdienstleistungen

Du möchtest wissen, wie Experten sich die zukünftige Integration von Quantencomputing in den Mainstream der Finanzdienstleistungen vorstellen und welche Vorteile wir erwarten können? Das ist eine spannende Frage! Die Experten haben verschiedene Vorstellungen darüber, wie Quantencomputer die Finanzbranche revolutionieren könnten.

H4: Potentielle Vorteile

  • Schnellere und effizientere Transaktionen: Mit einem Quantencomputer könnten Transaktionen schneller abgewickelt werden, was zu einer erhöhten Effizienz in der Finanzbranche führen könnte.
  • Bessere Risikobewertung: Durch die Verwendung von Quantentechnologie könnten Risiken besser bewertet und minimiert werden.
  • Neue Handelsstrategien: Quantencomputer könnten auch dazu verwendet werden, neue Handelsstrategien zu entwickeln, die bisher nicht möglich waren.

Wie Quantencomputing Finanzdienstleistungen verändern könnte

Hey, hast du schon mal von Quantencomputing gehört? Es ist eine aufregende neue Technologie, die das Potenzial hat, die Finanzdienstleistungsbranche komplett zu revolutionieren. Durch die Verwendung von Quantenbits oder „Qubits“ können Computer unglaublich komplexe Berechnungen durchführen und Probleme lösen, die für herkömmliche Computer unmöglich wären.

Quantencomputing könnte enorme Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der Finanzdienstleistungen haben. Zum Beispiel könnten Banken und Versicherungen von schnelleren und genaueren Risikoanalysen profitieren. Die Optimierung von Portfolios und Handelsstrategien könnte ebenfalls verbessert werden. Sogar kryptographische Sicherheitssysteme könnten dank Quantencomputing weiterent

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Wie wird sich Quantencomputing auf Finanzdienstleistungen auswirken?

Es besteht ein potenzielles Risiko für die Verschlüsselung durch Quantencomputer, da diese in der Lage sind, die Verschlüsselung von Online-Banking-Transaktionen zu entschlüsseln. Falls dies geschehen würde, könnte es zum Diebstahl sensibler Informationen wie Kontonummern und Passwörter führen, was sowohl der Bank als auch ihren Kunden finanziellen Verlust verursachen könnte.

Wie kann Quantencomputing der Finanzwelt helfen?

Grover’s Algorithmus ist eine Art von Quantenalgorithmus, der im Vergleich zu traditionellen Algorithmen eine schnellere Suche in großen, unorganisierten Finanzdatenbanken ermöglicht. Er kann verwendet werden, um nach bestimmten Finanztransaktionen zu suchen oder Muster in Finanzdaten zu entdecken.

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Wie wird die Quantencomputertechnologie die Industrie verändern?

Quantencomputer haben die Fähigkeit, komplexe mathematische Probleme zu lösen, einschließlich der Faktorisierung großer Zahlen. Das bedeutet, dass sie das Potenzial haben, aktuelle Verschlüsselungsmethoden zu knacken und für bösartige Zwecke wie Codeknacken und Überwachung genutzt werden können. Dadurch ergeben sich neue Herausforderungen für Cybersicherheit und Verteidigung. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Quantencomputer auch den Schlüssel zur Lösung dieser Probleme halten.

Welche Finanzunternehmen verwenden Quantencomputing?

Goldman Sachs, JPMorgan Chase und HSBC, die bedeutende Finanzinstitute sind, werden voraussichtlich die größten Nutzer von Quantencomputern sein. Dies wird am 12. Januar 2023 erwartet.

Was ist das größte Problem mit der Quantencomputertechnologie?

Eine der Hauptherausforderungen in der Quantencomputertechnologie ist die Qubit-Dekohärenz. Qubits sind leicht von ihrer Umgebung beeinflussbar, und selbst geringfügige Störungen können dazu führen, dass sie ihre quantenmechanischen Eigenschaften verlieren, ein Prozess, der als Dekohärenz bekannt ist.

Was ist die Quantentheorie in der Finanzwelt?

Sekundäre Finanzmärkte nutzen die Quantentheorie für Modellierungszwecke. Im Gegensatz zu stochastischen Beschreibungen betont dieser Ansatz die Bedeutung des Handels bei der Bestimmung des Wertes einer Sicherheit. Der Hilbertraum der Marktzustände basiert auf der Berücksichtigung aller potenziellen Szenarien, in denen Investoren Wertpapiere und Bargeld halten.