Kuantum Finans Alanında Ortaya Çıkan Eğilimler: Web of Science Verilerini Kullanarak Bibliyometrik Bir Araştırma

Öz

Kuantum hesaplama, kuantum bilgi teorisi ve bu teknolojilerin finansal modelleme, portföy optimizasyonu, risk analizi gibi alanlardaki uygulamaları giderek daha fazla araştırmanın konusu haline gelmiştir. Bu çalışma, finans alanında kuantum teknolojilerinin giderek artan etkisini ortaya koymayı amaçlayan bibliyometrik bir analizdir. Analiz, 2002–2025 yılları arasında Web of Science (WoS) veri tabanında “quantum” ve “finance” anahtar kelimeleriyle yayımlanan bilimsel çalışmaları kapsamaktadır. Çalışmada Bibliometrix ve Biblioshiny kütüphaneleri kullanılarak çeşitli bibliyometrik analiz yöntemleri uygulanmıştır. Elde edilen bulgulara göre, öncelikle bu alanda sadece 62 çalışmaya rastlanmıştır. Ayrıca bulgular kuantum finans literatürünün son üç yılda belirgin bir artış gösterdiğini ve disiplinler arası bir nitelik kazandığını göstermektedir. Çin, ABD ve Singapur’un bu alanda en çok katkı sağlayan ülkeler olduğu; “kuantum hesaplama”, “model”, “optimizasyon”, “ekonofizik”, “simülasyon”, “algoritmalar”, “opsiyonlar” gibi anahtar kavramların öne çıktığı görülmüştür. Bu çalışma, kuantum teknolojilerinin finansal araştırmalardaki yerini daha iyi anlamak isteyen araştırmacılar ve politika yapıcılar için önemli bir referans kaynağı niteliğindedir. Aynı zamanda, kuantum-finans etkileşimlerinin gelecekteki yönelimleri hakkında ipuçları sunarak, bu alanda yapılacak yeni çalışmalar için stratejik bir çerçeve önermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Kuantum Finans
• Bibliyometrik Analiz
• Kuantum Hesaplama
• Finansal Uygulamalar
• Web of Science.

Emerging Trends in Quantum Finance: A Bibliometric Exploration Using Web of Science Data

Öz

Quantum computation, quantum information theory, and their applications in areas such as financial modeling, portfolio optimization, and risk analysis have increasingly attracted scholarly attention. This study conducts a bibliometric analysis to examine the growing impact of quantum technologies in finance. The analysis covers scientific publications indexed in the Web of Science (WoS) database that include the keywords “quantum” and “finance” and were published between 2002 and 2025. Various bibliometric techniques were employed using the Bibliometrix and Biblioshiny packages. The results reveal that only 62 studies have been published in this field to date; however, the literature has expanded significantly over the past three years and has developed a strong interdisciplinary character. China, the United States, and Singapore emerge as the leading contributors, while prominent research themes include “quantum computation,” “model,” “optimization,” “econophysics,” “simulation,” “algorithms,” and “options.” Overall, this study provides a valuable reference for researchers and policymakers seeking to understand the role of quantum technologies in financial research. It also offers insights into future research directions and proposes a strategic framework for advancing studies at the intersection of quantum technologies and finance.

Anahtar Kelimeler

• Quantum Finance
• Bibliometric Analysis
• Quantum Computing
• Financial Applications
• Web of Science.

Kaynakça

1. Arute, F., vd. (2019). Quantum supremacy using a programmable superconducting processor. Nature, 574(7779), 505–510.
2. Baaquie, B. E. (2007). Quantum finance: Path integrals and Hamiltonians for options and interest rates. Cambridge University Press.
3. Barenco, A., Bennett, C. H., Cleve, R., DiVincenzo, D. P., Margolus, N., Shor, P., Sleator, T., Smolin, J. A., & Weinfurter, H. (1995). Elementary gates for quantum computation. Physical Review A, 52(5), 3457–3467.
4. Bennett, C. H., Brassard, G., Crépeau, C., Jozsa, R., Peres, A., & Wootters, W. K. (1993). Teleporting an unknown quantum state via dual classical and Einstein–Podolsky–Rosen channels. Physical Review Letters, 70(13), 1895–1899.
5. Biamonte, J., Wittek, P., Pancotti, N., Rebentrost, P., Wiebe, N., & Lloyd, S. (2017). Quantum machine learning. Nature, 549(7671), 195–202.
6. Bunescu, L., & Vârtei, A. M. (2024). Modern finance through quantum computing - A systematic literature review. PLoS ONE, 19(7), 1-22.
7. Chang, Y-J., Sie, M-F., Liao, S-W., & Chang, C-R. (2023). The Prospects of quantum computing for quantitative finance and beyond. IEEE Nanotechnology Magazine, 17(2), 31-37.
8. Childs, A. M., Maslov, D., Nam, Y., Ross, N. J., & Su, Y. (2018). Toward the first quantum simulation with quantum speedup. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(38), 9456–9461.

9. Ekert, A. K. (1991). Quantum cryptography based on Bell’s theorem. Physical Review Letters, 67(6), 661–663.
10. Giovannetti, V., Lloyd, S., & Maccone, L. (2004). Quantum-enhanced measurements: Beating the standard quantum limit. Science, 306(5700), 1330–1336.
11. Gong, H., Sharma, A., & Medda, F. (2025). The Quantum Network of Assets: A Non-Classical Framework for Market Correlation and Structural Risk. arXiv preprint arXiv:2511.21515.
12. Grover, L. K. (1996). A fast quantum mechanical algorithm for database search. Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Theory of Computing, 212–219.
13. Harrow, A. W., Hassidim, A., & Lloyd, S. (2009). Quantum algorithm for linear systems of equations. Physical Review Letters, 103(15), 150502.
14. Herman, D. A., Googin, C., Liu, X., Galda, A., Safro, I., Sun, Y., Pistoia, M., & Alexeev, Y. (2022). A survey of quantum computing for finance. https://arxiv.org/abs/2201.02773 (Erişim tarihi: 28.09.2025).
15. Jabeen, U., & Singh, K. (2025). Implementing Quantum Machine Learning in Credit Card Fraud Detection, 2025 International Conference on Networks and Cryptology (NETCRYPT), New Delhi, India, 1891-1896.
16. Khan, A., Goodel, J. W., Hassan, M. K., & Paltrinieri, A. (2022). A bibliometric review of finance bibliometric papers. Finance Research Letters, 47, 102520.
17. Montanaro, A. (2016). Quantum algorithms: An overview. npj Quantum Information, 2, 15023.
18. Nielsen, M. A., & Chuang, I. L. (2010). Quantum Computation and Quantum Information. Cambridge University Press.
19. Orús, R., Mugel, S., & Lizaso, E. (2019). Quantum computing for finance: Overview and prospects. Reviews in Physics, 4. 100028.
20. Preskill, J. (2018). Quantum Computing in the NISQ era and beyond. Quantum, 2, 79.
21. Rebentrost, P., Lloyd, S. (2024). Quantum Computational Finance: Quantum Algorithm for Portfolio Optimization. Künstl Intell 38, 327–338.
22. Sakuma, T. (2025). Quantum differential machine learning. Quantum Economics and Finance, 2(1), 3-12.
23. Shor, P. W. (1994). Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring. Proceedings 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, 124–134.
24. Verstraete, F., Murg, V., & Cirac, J. I. (2008). Matrix product states, projected entangled pair states, and variational renormalization group methods for quantum spin systems. Advances in Physics, 57(2), 143–224.
25. www.quantum2025.org/ (2025). IYQ hakkında. https://quantum2025.org/about/ (Erişim Tarihi: 01.10.2025).
26. www.tobb.org.tr/ (2024). Türkiye’nin ilk kuantum bilgisayarının tanıtımı yapıldı. https://www.tobb.org.tr/Sayfalar/Detay.php?rid=30991&lst=MansetListesi (Erişim Tarihi: 01.10.2025).
27. www.youtube.com/watch?v=eQ37_gb3HGw (2025). Kuantum Bilimi ve Teknolojileri - Finans Piyasasında İşlem Yapma Hızı Katlanacak mı? (Erişim Tarihi: 01.10.2025).