Las innovaciones en computación cuántica allanan el camino para la optimización avanzada de la cartera financiera, dice el director ejecutivo de Classiq, Nir Minerbi
En Resumen
Nir Minerbi, director ejecutivo de Classiq Technologies, explora el potencial de la computación cuántica en las finanzas, particularmente en la optimización de carteras.
Plataforma de software de computación cuántica Tecnologías Classiq y Citi Innovation Lab, un centro de desarrollo de tecnología financiera del grupo bancario con sede en Nueva York. Citibank anunció recientemente una colaboración para probar el potencial de la computación cuántica en las finanzas y comprender su impacto en la resolución de problemas comerciales, específicamente la optimización de carteras.
La optimización de la cartera es el proceso de seleccionar la combinación óptima de activos, como acciones , bonos y otros instrumentos financieros, para lograr los mayores rendimientos posibles para un nivel de riesgo determinado. Citi y Classiq emplean el algoritmo de optimización aproximada cuántica (QAOA) para la optimización de la cartera en freno de Amazon – un servicio en la nube de AWS totalmente administrado.
“Los avances incluyen el modelado de alto nivel de algoritmos cuánticos para la optimización de carteras, simplificando el proceso de diseño y aplicación. Potencialmente, esto podría conducir a mejores estrategias financieras al permitir análisis de riesgo-retorno más complejos y matizados que son computacionalmente factibles con la computación cuántica”, dijo Nir Minerbi, director ejecutivo de Classiq. Metaverse Post.
En la etapa actual de la tecnología de computación cuántica, conocida como la era cuántica ruidosa de escala intermedia (NISQ), las computadoras cuánticas enfrentan limitaciones debido al ruido y al recuento de qubits. Esto limita la capacidad de las aplicaciones cuánticas.
Por lo tanto, el equipo buscó hacia variaciones cuántico algoritmos, particularmente QAOA. La atención se centró en emplear el algoritmo cuántico QAOA para la optimización de la cartera, investigando cómo los ajustes al factor de penalización del algoritmo (al introducir restricciones al problema) impactaban el rendimiento del algoritmo.
“El estudio encontró que ajustar los factores de penalización utilizados al introducir restricciones al problema de optimización afecta significativamente el rendimiento del algoritmo. Específicamente, existe un rango óptimo de valores de penalización donde aumenta la probabilidad de obtener soluciones válidas”, dijo Minerbi.
“Para las restricciones de igualdad, existe un valor máximo de penalización más allá del cual disminuye la probabilidad de encontrar una solución válida. Esto resalta la importancia de ajustar los factores de penalización en QAOA para mejorar los resultados de optimización de la cartera”, añadió.
El SDK de Classiq transforma la optimización de la cartera cuántica
El SDK de Classiq simplifica el modelado de algoritmos cuánticos, centrándose en modelos funcionales de alto nivel en lugar de operaciones de bajo nivel. Según Nir Minerbi, esta abstracción permite a investigadores e instituciones financieras diseñar y aplicar algoritmos cuánticos para la optimización de carteras de manera fácil y rápida, acelerando potencialmente la adopción y el impacto de la computación cuántica en financiar.
Añadió que Classiq Engine, una tecnología algorítmica de resolución de circuitos cuánticos, impulsa el SDK.
El equipo obtuvo información primaria sobre la optimización de soluciones dentro de las limitaciones de la cartera al analizar los resultados. Se observó que el ajuste de los factores de penalización influye significativamente en la eficacia del proceso de optimización.
"Para restricciones de desigualdad, la probabilidad de obtener soluciones válidas crece consistentemente con el factor de penalización, mientras que para restricciones de igualdad, existe un valor de penalización óptimo", dijo Nir Minerbi de Classiq. Metaverse Post.
Esto subraya la importancia de ajustar los parámetros algorítmicos y aboga por explorar metodologías heurísticas para mejorar el rendimiento de la tecnología cuántica. algoritmos en aplicaciones financieras.
"Amazon Braket desempeñó un papel crucial al proporcionar acceso bajo demanda a simuladores y unidades de procesamiento cuántico (QPU), lo que permitió la ejecución de algoritmos cuánticos complejos para la optimización de la cartera", explicó Minerbi. "Este acceso permitió la experimentación práctica y la investigación de aplicaciones de la computación cuántica en las finanzas, acelerando el desarrollo y las pruebas de algoritmos cuánticos".
Hablando sobre lo que sigue, Minerbi dijo que "los próximos pasos inmediatos pueden implicar evaluar las opciones, incluido continuar refinando y probando el QAOA y otros algoritmos cuánticos para la optimización de la cartera, así como explorar potencialmente nuevas técnicas de computación cuántica en el proceso y explorar la expansión". el uso de la computación cuántica a otros casos de uso financiero”.
"El impacto potencial incluye la solución de problemas de optimización financiera que antes eran intratables, lo que conduciría a mercados más eficientes, una mejor gestión de riesgos y cambios potencialmente revolucionarios en las estrategias y operaciones financieras", añadió.
Aviso
En línea con la Directrices del Proyecto Confianza, tenga en cuenta que la información proporcionada en esta página no pretende ser ni debe interpretarse como asesoramiento legal, fiscal, de inversión, financiero o de cualquier otro tipo. Es importante invertir sólo lo que pueda permitirse perder y buscar asesoramiento financiero independiente si tiene alguna duda. Para mayor información sugerimos consultar los términos y condiciones así como las páginas de ayuda y soporte proporcionadas por el emisor o anunciante. MetaversePost se compromete a brindar informes precisos e imparciales, pero las condiciones del mercado están sujetas a cambios sin previo aviso.
Sobre el Autor
Kumar es un periodista tecnológico experimentado con especialización en las intersecciones dinámicas de AI/ML, tecnología de marketing y campos emergentes como cripto, blockchain y NFTs. Con más de 3 años de experiencia en la industria, Kumar ha establecido una trayectoria comprobada en la elaboración de narrativas convincentes, la realización de entrevistas interesantes y la entrega de conocimientos integrales. La experiencia de Kumar radica en la producción de contenido de alto impacto, incluidos artículos, informes y publicaciones de investigación para plataformas industriales destacadas. Con un conjunto de habilidades único que combina conocimiento técnico y narración, Kumar se destaca en comunicar conceptos tecnológicos complejos a audiencias diversas de una manera clara y atractiva.
Más artículos
Kumar es un periodista tecnológico experimentado con especialización en las intersecciones dinámicas de AI/ML, tecnología de marketing y campos emergentes como cripto, blockchain y NFTs. Con más de 3 años de experiencia en la industria, Kumar ha establecido una trayectoria comprobada en la elaboración de narrativas convincentes, la realización de entrevistas interesantes y la entrega de conocimientos integrales. La experiencia de Kumar radica en la producción de contenido de alto impacto, incluidos artículos, informes y publicaciones de investigación para plataformas industriales destacadas. Con un conjunto de habilidades único que combina conocimiento técnico y narración, Kumar se destaca en comunicar conceptos tecnológicos complejos a audiencias diversas de una manera clara y atractiva.
