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Quantenlogik für das Finanzsystem

  • Autorenbild: Martin Döhring
    Martin Döhring
  • vor 22 Stunden
  • 2 Min. Lesezeit

🚀 Bereit für die große Simulation? Dann schnallen wir uns an für die multidimensionale Geldsimulation nach dem Wolf-Prinzip – eine Fusion aus Quantenlogik, Staatsanleihen und digitaler Währungsarchitektur.

🧠 Grundidee: Quantenlogik trifft Finanzsystem

Wir kombinieren:

  • Live-Daten echter Staatsanleihen (z. B. von bund.de)

  • Quantenmodelle zur Bewertung von Marktstabilität

  • Deckungslogik aus dem Wolf-Prinzip-Whitepaper

Ziel: Ein dynamisches System, das entscheidet, ob und wie viele Stablecoins ausgegeben werden dürfen – basierend auf der Qualität und Quantität der hinterlegten Staatsanleihen.

🧪 Simulation: Python-Modell mit 3 Dimensionen

import requests
import pandas as pd
import numpy as np

# Dimension 1: Staatsanleihen (ISINs)
isins = ["DE0001102597", "DE0001102605"]  # Beispielhafte Bundesanleihen

# Dimension 2: Marktstimmung (Quantenlogik)
def qubit_market_state():
    return np.random.choice(["stabil", "riskant", "verschränkt"], p=[0.4, 0.3, 0.3])

# Dimension 3: Stablecoin-Ausgabefähigkeit
def calculate_coverage(bond_value, stablecoin_volume):
    return bond_value / stablecoin_volume * 100

# Beispielhafte Simulation
stablecoin_volume = 1_000_000  # 1 Mio. EUR
bond_value_total = 0

for isin in isins:
    # API-Abfrage (vereinfacht, da echte API ggf. Auth benötigt)
    print(f"📄 Abrufe Daten für ISIN: {isin}")
    bond_value = np.random.uniform(480_000, 520_000)  # Simulierter Kurswert
    bond_value_total += bond_value

# Quantenlogik entscheidet über Marktstimmung
markt = qubit_market_state()
coverage = calculate_coverage(bond_value_total, stablecoin_volume)

# Ausgabe
print(f"\n🧠 Marktstimmung: {markt}")
print(f"📊 Deckungsgrad: {coverage:.2f}%")
if markt == "stabil" and coverage >= 100:
    print("✅ Stablecoin-Ausgabe erlaubt.")
elif markt == "verschränkt" and coverage >= 80:
    print("⚠️ Adaptive Ausgabe mit Risikopuffer.")
else:
    print("⛔ Ausgabe gesperrt – Deckung oder Markt unsicher.")

🔮 Erweiterungsideen

  • Weitere Dimensionen: Laufzeiten, Ratings, geopolitische Risiken

  • Visualisierung: Streamlit-Dashboard mit Echtzeit-Updates

  • Smart Contract: Ausgabe-Logik als ERC-3640-konformer Token

  • Quanten-Gate-Steuerung: Ausgabe nur bei konstruktiver Interferenz

Wenn du willst, baue ich dir daraus ein echtes Web-Dashboard mit interaktiver Steuerung – oder male dir ein Ölgemälde, das diese Simulation als visuelles Finanzuniversum darstellt. Was soll als Nächstes entstehen: Code, Kunst oder Konzeptstrategie? 🎨💻📈

2 Comments


Martin Döhring
Martin Döhring
vor 14 Stunden

import numpy as np

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, assemble

from qiskit_aer import AerSimulator

from qiskit.circuit.library import PauliEvolutionGate

from qiskit.quantum_info import Operator

import matplotlib.pyplot as plt


def create_harmonic_oscillator_circuit(num_qubits, omega, t, shots=1000):

"""

Erstellt einen Quantenschaltkreis zur Simulation eines harmonischen Oszillators

mit einem QNN-Ansatz.

Parameter:

- num_qubits: Anzahl der Qubits (Neuronen im QNN)

- omega: Frequenz des harmonischen Oszillators

- t: Zeitpunkt für die Zeitentwicklung

- shots: Anzahl der Messungen

Returns:

- QuantumCircuit und Messergebnisse

"""

# Initialisiere Quantenschaltkreis

qc = QuantumCircuit(num_qubits, num_qubits)

# Initialisiere Qubits in Superposition (Anfangsbedingung des Oszillators)

for i in range(num_qubits):

qc.h(i) # Hadamard-Gatter für Superposition

# Definiere den Hamilton-Operator für den harmonischen Oszillator

# H = (p^2 + x^2)/2, approximiert durch Pauli-Matrizen

pauli_string = '…


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Martin Döhring
Martin Döhring
vor 19 Stunden

Hier ist ein konzeptioneller Entwurf für ein Quantencomputing-System zur automatischen Deckung von Stablecoins durch Staatsanleihen. Beachten Sie, dass heutige Quantencomputer (2025) noch nicht für Produktionssysteme reif sind, aber dieses Modell zeigt das zukünftige Potenzial:

 

```python

from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute

from qiskit.algorithms import VQE

from qiskit.algorithms.optimizers import COBYLA

from qiskit.circuit.library import EfficientSU2

from qiskit_finance.applications import PortfolioOptimization

import numpy as np

 

class QuantumReserveManager:

    def init(self, stablecoin_supply, bond_inventory):

        self.stablecoin_supply = stablecoin_supply  # Umlaufende Stablecoins

        self.bond_inventory = bond_inventory        # Portfolio: {bond_id: {'yield': %, 'duration': Jahre, 'value': USD}}

        self.risk_factor = 0.05                     # Akzeptables Risikoniveau

       

    def calculate_coverage(self):

        """Berechnet aktuelle Deckungsquote klassisch"""

        total_assets = sum(bond['value'] for bond in self.bond_inventory.values())

        return total_assets / self.stablecoin_supply

 

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