量子電腦x量化交易！？
最近一個禮拜，我參加了台大 IBM-Q 舉辦的量子電腦黑客松，並列第一名，並且額外獲得鴻海特別獎。我們這組從零開始，只花了三天，也學到很多量子電腦的知識，還有認識新朋友，覺得非常的開心！
以前的黑客松，比較偏工程，想做什麼就做什麼，天馬行空，但是這次的黑客松，跟以往非常不一樣，有很多數理的成分，更重視理論，我們組的學歷陣容非常堅強，兩個博後，一個博士，兩個碩士，除了我以外，都是物理專長。討論的都是 Ising model、QAOA、quantum gate 等物理的概念。
我一開始真的是不懂，從 0 開始，好在 IBM 有出 Python 的 Package Qiskit，我看得懂程式和演算法，原來 Ising model 可用於解 maximum cut problem，原來 QAOA 可用於 Binary 的 quadratic optimizer，那我就把它們當成黑盒子，大概可以理解並應用了。
我很慶幸在博士班的時候，有把數學更徹底的學好一點，所以才能在這麼優秀的團隊中，貢獻所學的知識。在比賽中，我的專長，就是提供創意且實際的主題，跟寫浮誇程式介面XD，也是黑客松比賽非常重要的兩個要素。這次也很成功的繳出一張滿意的成績單！
經過這次的戰役，我人生中參加 4 次現場黑客松，4 次都有得獎，3 次是第一名，一大部分原因，是我歷史上參與比賽的伙伴，陣容都是非常堅強，有堅強的學術背景，工程技術，而且團隊向心力強，不會輕易放棄，肝也非常新鮮健康。我也有所貢獻，但是每一個人都缺一不可，都是比賽的致勝關鍵。讓我回想到那些一起熬夜寫程式的日子，真是太辛苦又太有成就感了！
雖然比賽很好玩，但我很少參加，因為平常已經夠忙了，做交易就已經很像是黑客松了！但是這次是我老婆邀請我去，剛開始勉為其難的答應，因為我真的不懂量子電腦，怕現醜。我老婆常會逼我做一些不想做的事情，但最後往往會有正向的回報，所以我常常會聽從老婆的決定，尤其是比較重大的決定ＸＤ，有她的主意，我的人生更精彩！所以既然要做，就要全力以赴，PyCon演講完回到台北，就馬上出發參加比賽。
不過這大概是我參加過，最不像黑客松的比賽了，早上七點起床，搭遊覽車到「台大溪頭自然教育園區」，都已經中午了！三天的比賽，其中半天搭車去，半天搭車回台北，都在搭車就好啦！不過搭車是活動的一部分，總比自行前往好很多吧！
於是我們就在山明水秀中討論數學、寫程式，也別有一番風味，但是物理界的黑客松風格，真的是跟一般的黑客松有很大的差異！一般黑客松，吃的都是垃圾食物，像是PIZZA，漢堡之類的，但在物理黑客松，竟然是吃合菜，很好吃！以前的黑客松，只有一間教室跟一堆二手睡袋，看你要不要睡，不睡拉倒。而這次竟然睡飯店！每個人竟然有一張雙人床可以睡，被單還可以控制溫度！
而且這個活動是免費的！！你或許會覺得，政府和學校又再浪費國家公帑了，讓學生們吃喝玩樂，花納稅人的錢，但其實，這是很聰明且省力的作法，就像是投資股票，要把錢砸在好的公司身上，讓這些頂尖的腦袋在舒服的環境下，請他們做一些科學上的突破，成效真的非常好，有鑑於這次的成果，IBM 決定在台灣2021年再辦一場，更大且國際級的量子電腦黑客松，各國頂尖學者聚集於台灣，產生的週邊效益，對於台灣科技的進步，絕對是一筆超級划算的投資！
我已經很久沒有接觸交易以外的程式了，這個禮拜出來玩三天，又可以得獎，算是一個另類的抒壓！平常都在製作交易程式，琢磨賺錢的程式很辛苦，本身的程式實力當然很重要，但有時候找到對的交易策略，就是需要長時間的琢磨，運氣成分也非常高，而最後如何判斷程式運行的是正確的？就是有沒有賺到錢囉！XD，但價格通常是隨機漫步，所以你真的很難確定，新程式能幫你賺錢，除非運行了一陣子，就算能賺錢，你還是會擔心它可以幫你賺多久，日子就在「擔心」的循環中度過。
寫一般的程式，就沒有這麼辛苦了，你得到的 feedback 是非常迅速且即時的，可以用就是可以用，不能就是不能，可以根據這個 feedback 快速優化程式，這就其實是寫程式最開心的地方，藉由不斷修正，程式變得越來越多功能，越來越好！
然而這次的比賽如何獲勝呢？量子電腦，目前真的還在傳統電腦真空管的時代，我覺得這次要得獎有兩種不同的方法，第一種，對於量子電腦的電路製作有真正的貢獻，第二種，將量子電腦做跨領域的結合。第一種對我來說比較困難，要在短時間瞭解各種不同的量子閘，並且做出量子電腦的具體貢獻，短時間不太可能，第二種，是我比較擅長的，就是做跨領域結合，將量子電腦的演算法用在不同的地方。
我們將資工系常見的感測器網路當作命題，做出車聯網的應用，利用量子力學的演算法，來做都市規劃建構感測器網路，為車聯網做提前的佈局，和計算感測器資料同步協定。另外也做了其他的應用，利用量子電腦做車輛定位（我承認這部分用量子電腦做沒有必要XD（沒有quantum advantage），但最後demo很炫就是了）。
在三天的時間裡，應用量子電腦的演算法，構建三種車聯網應用，相信是個很完整的結果！我們將競賽成果開源到github上，供大家下載下來玩，不過程式碼還有很多優化空間，請大家小力鞭策XD！
https://github.com/koreal6803/Application-of-quantum-optimization
之後會介紹跟量子電腦和這次黑客松有關的系列文章，也會講一些量子電腦用於程式交易的演算法，不過假如你期望量子電腦可以幫你拿來賺錢，看到這裡就好了，因為不太可能，量子電腦還在很早期的階段，就像是電腦在真空管的時代。但你假如你對數學不排斥，想要瞭解一些量子演算法，這個系列應該會很有趣！
附上這次比賽所有隊伍的題目和程式碼：https://github.com/qiskit-community/qiskit-hackathon-taiwan-20/issues
還有其中一組做的量子電腦遊戲線上玩讓大家體會量子電腦的奧秘，要組合quantum gate 來控制擊球的位置，我５秒內就掛了：
https://alfa871212.itch.io/qpong?fbclid=IwAR28Mw8zS3HBvNOdrf1R8z-60yW8AhVFjpvpG0nYt-lmNEw3FJxrS3bJ12k
也歡迎在下方留言，你究竟看 finlab 是想賺錢還是學程式的呢？
台大 量子力學 二 在 [評價] 105-2 賀培銘量子力學二- 看板NTUcourse - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
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（是／否／其他條件）：
是
哪一學年度修課：
105-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
賀培銘
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
物理系選修 物理所必修
δ 課程大概內容
1. Review of QM1
2. Time independent perturbation theory
3. Time dependent perturbation theory
4. Scattering theory
5. Identical particle
6. Relativistic Quantum mechanics
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
Sakurai + 自製講義
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
板書
上課主要是講理論最精華的地方
其餘的應用就請學生自己回去好好算
上課前會先複習一下上次上的內容再開始講
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
4次作業 50 %
期末考 50 %
應該會調高一點
ρ 考題型式、作業方式
作業就是勾Sakurai後面題目，1次大概5~6題
有些要自己回去讀理論應用的章節(就是非常難算的那種)
才比較寫得出來
考試的話
教授實在很佛心，還出了一份模擬考題給我們寫
最後考出來的感覺真的就跟模擬考題87%像
一題是非題10個選項選出對的
搭配3題計算題
計算題都只是模考題目稍微改一下
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
出不出席都沒差，但建議來比較好，因為小賀太猛拉
基礎
數學部分：線代 微積分 一點點的李代數(Relativistic QM
那邊會用到一點)
物理部分：量子力學一吧，其實沒修過大學部量子物理沒差
因為蠻多人都同時修量物量力
加簽
因為還有單號班，所以可能要平衡一下人數，但最後好像大
部分人都簽到了，但要在一張紙寫上你撞哪門課不能修另一
班的量力所以才來簽這班，我大學部單號，最後有簽到，但
我覺得應該很多人只是因為想來朝聖小賀量力(例如我)，最
後修課人數是74人
Ψ 總結
小賀超強，我想有搜過他課程評價的人就知道小賀的課是有
口碑的，他會用簡單的例子先做個開頭，接著再把整套理論
的代數結構建出來，如果直接講理論本身可能有點難懂，但
搭配簡單(比如永遠被拿來舉例的2*2矩陣)的例子就好懂很多
而且上課可以隨時發問，小賀鼓勵我們問問題，因為他說多
問問題才能問出好問題，而且他都能直接回答你的問題，不
會像某些教授搔搔頭說我回去想一下XD
整體來講這門課負擔真的不重，考試也才考一次(雖然佔50%XD)
，作業勾課本習題都是有解答可以看的，還有模考可以寫，
上課氛圍也非常輕鬆
而且最後Relativistic QM那邊就比較沒有照課本上，稍微
提到了Lorentz symmetry跟Dirac equation的關聯，課本
沒有講這部分。
我建議念物理的都可以去修一下或旁聽小賀的基礎課(弦論就...)
你就會知道什麼是把理論整個融會貫通的人會講出的話XD
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※ 編輯: ocf001497 (114.37.109.171), 06/25/2017 02:40:51
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