Quantencomputing-Innovationen ebnen den Weg für eine fortschrittliche Optimierung des Finanzportfolios, sagt Nir Minerbi, CEO von Classiq
In Kürze
Nir Minerbi, CEO von Classiq Technologies, untersucht das Potenzial von Quantencomputing im Finanzwesen, insbesondere bei der Portfoliooptimierung.
Quantencomputing-Softwareplattform Classiq-Technologien und Citi Innovation Lab – ein Fintech-Entwicklungszentrum der in New York ansässigen Bankengruppe Citibank kündigte kürzlich eine Zusammenarbeit an, um das Potenzial von Quantencomputing im Finanzwesen zu testen und seine Auswirkungen auf die Lösung von Geschäftsproblemen, insbesondere die Portfoliooptimierung, zu verstehen.
Unter Portfoliooptimierung versteht man den Prozess der Auswahl der optimalen Mischung von Vermögenswerten, wie z Aktien, Anleihen und andere Finanzinstrumente, um bei gegebenem Risiko die höchstmögliche Rendite zu erzielen. Citi und Classiq nutzen den Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) zur Portfoliooptimierung Amazon Braket – ein vollständig verwalteter AWS-Cloud-Service.
„Zu den Fortschritten gehört die High-Level-Modellierung von Quantenalgorithmen zur Portfoliooptimierung, die den Design- und Anwendungsprozess vereinfacht. Dies könnte möglicherweise zu verbesserten Finanzstrategien führen, indem komplexere und differenziertere Risiko-Rendite-Analysen ermöglicht werden, die mit Quantencomputern rechnerisch machbar sind“, sagte Nir Minerbi, CEO von Classiq Metaverse Post.
In der aktuellen Phase der Quantencomputertechnologie, die als Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)-Ära bekannt ist, sind Quantencomputer aufgrund von Rauschen und Qubit-Anzahl mit Einschränkungen konfrontiert. Dies schränkt die Kapazität von Quantenanwendungen ein.
Daher konzentrierte sich das Team auf Variationen Quanten- Algorithmen – insbesondere QAOA. Der Schwerpunkt lag auf der Verwendung des QAOA-Quantenalgorithmus zur Portfoliooptimierung und der Untersuchung, wie sich Anpassungen des Straffaktors des Algorithmus (bei der Einführung von Einschränkungen für das Problem) auf die Leistung des Algorithmus auswirkten.
„Die Studie ergab, dass die Anpassung der Straffaktoren, die beim Einführen von Einschränkungen in das Optimierungsproblem verwendet werden, die Leistung des Algorithmus erheblich beeinflusst. Insbesondere gibt es einen optimalen Bereich für Strafwerte, bei dem die Wahrscheinlichkeit, gültige Lösungen zu erhalten, steigt“, sagte Minerbi.
„Für Gleichheitsbeschränkungen gibt es einen maximalen Strafwert, jenseits dessen die Wahrscheinlichkeit, eine gültige Lösung zu finden, abnimmt. Dies unterstreicht die Bedeutung der Feinabstimmung der Straffaktoren im QAOA, um die Ergebnisse der Portfoliooptimierung zu verbessern“, fügte er hinzu.
Das SDK von Classiq transformiert die Quantum-Portfoliooptimierung
Das SDK von Classiq vereinfacht die Modellierung von Quantenalgorithmen und konzentriert sich auf Funktionsmodelle auf hoher Ebene statt auf Operationen auf niedriger Ebene. Laut Nir Minerbi ermöglicht diese Abstraktion Forschern und Finanzinstituten, Quantenalgorithmen zur Portfoliooptimierung einfach und schnell zu entwerfen und anzuwenden, was möglicherweise die Einführung und Wirkung von Quantencomputing beschleunigt Finanzen.
Er fügte hinzu, dass die Classiq Engine, eine algorithmische Quantenschaltungslösungstechnologie, das SDK antreibt.
Durch die Analyse der Ergebnisse gewann das Team erste Erkenntnisse zur Optimierung von Lösungen innerhalb von Portfoliobeschränkungen. Es wurde beobachtet, dass die Anpassung von Straffaktoren einen erheblichen Einfluss auf die Wirksamkeit des Optimierungsprozesses hat.
„Bei Ungleichheitsbeschränkungen wächst die Wahrscheinlichkeit, gültige Lösungen zu erhalten, stetig mit dem Straffaktor, während es bei Gleichheitsbeschränkungen einen optimalen Strafwert gibt“, sagte Nir Minerbi von Classiq Metaverse Post.
Dies unterstreicht die Bedeutung der Feinabstimmung algorithmischer Parameter und plädiert für die Erforschung heuristischer Methoden zur Verbesserung der Quantenleistung Algorithmen in Finanzanwendungen.
„Amazon Braket spielte eine entscheidende Rolle, indem es den On-Demand-Zugriff auf Simulatoren und Quantenverarbeitungseinheiten (QPUs) bereitstellte und so die Ausführung komplexer Quantenalgorithmen zur Portfoliooptimierung ermöglichte“, erklärte Minerbi. „Dieser Zugang ermöglichte praktische Experimente und Forschung zu Quantencomputeranwendungen im Finanzbereich und beschleunigte die Entwicklung und Prüfung von Quantenalgorithmen.“
Zu den nächsten Schritten sagte Minerbi: „Die nächsten unmittelbaren Schritte könnten die Bewertung der Optionen umfassen, einschließlich der weiteren Verfeinerung und Erprobung des QAOA und anderer Quantenalgorithmen zur Portfoliooptimierung sowie möglicherweise die Erforschung neuer Quantencomputertechniken in diesem Prozess und die Erkundung einer Erweiterung.“ die Nutzung von Quantencomputing für andere finanzielle Anwendungsfälle.“
„Zu den potenziellen Auswirkungen gehört die Lösung bisher unlösbarer Probleme der Finanzoptimierung, die zu effizienteren Märkten, einem verbesserten Risikomanagement und möglicherweise revolutionären Änderungen in den Finanzstrategien und -abläufen führen“, fügte er weiter hinzu.
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