Quantum Computing Innovations baner vejen for avanceret finansiel porteføljeoptimering, siger Classiq CEO Nir Minerbi
Kort sagt
Classiq Technologies administrerende direktør, Nir Minerbi, udforsker potentialet ved kvanteberegning inden for finans, især inden for porteføljeoptimering.
Quantum computing software platform Classiq teknologier og Citi Innovation Lab – et fintech-udviklingscenter af en New York-baseret bankkoncern Citibank annoncerede for nylig et samarbejde for at teste potentialet ved kvanteberegning inden for økonomi og forstå dets indvirkning på forretningsproblemløsning, specifikt porteføljeoptimering.
Porteføljeoptimering er processen med at vælge den optimale blanding af aktiver, som f.eks lagre, obligationer og andre finansielle instrumenter, for at opnå det højest mulige afkast for et givet risikoniveau. Citi og Classiq anvender Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) til porteføljeoptimering på Amazon bremse – en fuldt administreret AWS-skytjeneste.
"Forbedringerne omfatter højniveaumodellering af kvantealgoritmer til porteføljeoptimering, hvilket forenkler design- og ansøgningsprocessen. Dette kan potentielt føre til forbedrede finansielle strategier ved at muliggøre mere komplekse og nuancerede risiko-afkast-analyser, som er beregningsmæssigt gennemførlige med kvantecomputere, siger Nir Minerbi, CEO for Classiq. Metaverse Post.
I den nuværende fase af kvantecomputerteknologi, kendt som Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-æraen, står kvantecomputere over for begrænsninger på grund af støj og qubit-antal. Dette begrænser kapaciteten af kvanteapplikationer.
Derfor så holdet mod variation kvante algoritmer – især QAOA. Fokus var at anvende QAOA-kvantealgoritmen til porteføljeoptimering, at undersøge, hvordan justeringer af algoritmens straffaktor (når der indføres begrænsninger for problemet) påvirkede algoritmens ydeevne.
"Undersøgelsen fandt ud af, at justering af de straffaktorer, der bruges, når der indføres begrænsninger for optimeringsproblemet, påvirker algoritmens ydeevne betydeligt. Specifikt er der et optimalt interval for strafværdier, hvor sandsynligheden for at opnå gyldige løsninger stiger,” sagde Minerbi.
"For ligestillingsbegrænsninger er der en højeste strafværdi, ud over hvilken sandsynligheden for at finde en gyldig løsning falder. Dette fremhæver vigtigheden af at finjustere straffaktorer i QAOA for at forbedre porteføljeoptimeringsresultater," tilføjede han.
Classiqs SDK transformerer kvanteporteføljeoptimering
Classiqs SDK forenkler kvantealgoritmemodellering med fokus på funktionelle modeller på højt niveau i stedet for operationer på lavt niveau. Ifølge Nir Minerbi gør denne abstraktion det muligt for forskere og finansielle institutioner at designe og anvende kvantealgoritmer til porteføljeoptimering nemt og hurtigt, hvilket potentielt accelererer adoptionen og virkningen af kvanteberegning i finansiere.
Han tilføjede, at Classiq Engine, en algoritmisk kvantekredsløbsløsningsteknologi, driver SDK.
Teamet opnåede primær indsigt om optimering af løsninger inden for porteføljebegrænsninger ved at analysere resultaterne. Det blev observeret, at justering af straffaktorer signifikant påvirker effektiviteten af optimeringsprocessen.
"For ulighedsbegrænsninger vokser sandsynligheden for at opnå gyldige løsninger konsekvent med straffaktoren, mens der for lighedsbegrænsninger er en optimal strafværdi," fortalte Classiqs Nir Minerbi Metaverse Post.
Dette understreger vigtigheden af at finjustere algoritmiske parametre og går ind for at udforske heuristiske metoder for at forbedre ydeevnen af kvante algoritmer i finansielle ansøgninger.
"Amazon Braket spillede en afgørende rolle ved at give on-demand adgang til simulatorer og kvantebehandlingsenheder (QPU'er), hvilket muliggjorde udførelse af komplekse kvantealgoritmer til porteføljeoptimering," forklarede Minerbi. "Denne adgang tillod praktiske eksperimenter og forskning i kvanteberegningsapplikationer inden for finans, hvilket fremskyndede udviklingen og afprøvningen af kvantealgoritmer."
Taler om, hvad der er næste, sagde Minerbi, "de næste øjeblikkelige trin kan involvere at evaluere mulighederne, herunder at fortsætte med at forfine og teste QAOA og andre kvantealgoritmer til porteføljeoptimering, såvel som potentielt at udforske nye kvanteberegningsteknikker i processen og udforske udvidelsen brugen af kvanteberegning til andre økonomiske brugssager."
"Den potentielle indvirkning omfatter løsning af tidligere vanskelige økonomiske optimeringsproblemer, hvilket fører til mere effektive markeder, forbedret risikostyring og potentielt revolutionerende ændringer i finansielle strategier og operationer," tilføjede han yderligere.
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Kumar er en erfaren teknisk journalist med speciale i de dynamiske skæringspunkter mellem AI/ML, marketingteknologi og nye områder som krypto, blockchain og NFTs. Med over 3 års erfaring i branchen har Kumar etableret en dokumenteret track record i at skabe overbevisende fortællinger, udføre indsigtsfulde interviews og levere omfattende indsigt. Kumars ekspertise ligger i at producere indhold med stor gennemslagskraft, herunder artikler, rapporter og forskningspublikationer til fremtrædende industriplatforme. Med et unikt færdighedssæt, der kombinerer teknisk viden og historiefortælling, udmærker Kumar sig ved at kommunikere komplekse teknologiske koncepter til forskellige målgrupper på en klar og engagerende måde.
Flere artikler
Kumar er en erfaren teknisk journalist med speciale i de dynamiske skæringspunkter mellem AI/ML, marketingteknologi og nye områder som krypto, blockchain og NFTs. Med over 3 års erfaring i branchen har Kumar etableret en dokumenteret track record i at skabe overbevisende fortællinger, udføre indsigtsfulde interviews og levere omfattende indsigt. Kumars ekspertise ligger i at producere indhold med stor gennemslagskraft, herunder artikler, rapporter og forskningspublikationer til fremtrædende industriplatforme. Med et unikt færdighedssæt, der kombinerer teknisk viden og historiefortælling, udmærker Kumar sig ved at kommunikere komplekse teknologiske koncepter til forskellige målgrupper på en klar og engagerende måde.
