Сегодня существует множество методов прогнозирования, основанных на нейросетевых технологиях, которые хорошо позволяют моделировать нелинейные процессы с зашумленными данными на медленно меняющихся рынках. Однако в условиях сильной турбулентности они не способны быстро реагировать на изменяющиеся условия и, следовательно, на конъюнктурные изменения рынка. Это выросло в очень серьёзную проблему поскольку решения, принимаемые на основе этих систем, связаны с движением сотен миллиардов долларов, и любая неправильно выявленная тенденция ведёт к крупным потерям. Заметим, что эта проблема возникла совсем недавно, вследствие присоединения к мировой экономике новых мировых игроков и, как следствие, снижения управляемости международной системы. В данной работе будет рассмотрен метод (динамический подход), который работает на сильно изменяющихся рынках и основан на комбинировании нейросетевых технологии с алгоритмами квантовой механики (квантовых вычислений).
методы прогнозирования, нейросетевые технологии, динамический подход, квантовые вычисления