Le innovazioni del calcolo quantistico aprono la strada all’ottimizzazione avanzata del portafoglio finanziario, afferma Nir Minerbi, CEO di Classiq
In Breve
Nir Minerbi, CEO di Classiq Technologies, esplora il potenziale del calcolo quantistico nella finanza, in particolare nell'ottimizzazione del portafoglio.
Piattaforma software di calcolo quantistico Tecnologie Classiq e Citi Innovation Lab, un centro di sviluppo fintech del gruppo bancario con sede a New York Citibank ha recentemente annunciato una collaborazione per testare il potenziale del calcolo quantistico nella finanza e comprenderne l’impatto sulla risoluzione dei problemi aziendali, in particolare sull’ottimizzazione del portafoglio.
L'ottimizzazione del portafoglio è il processo di selezione del mix ottimale di asset, come ad esempio riserve, obbligazioni e altri strumenti finanziari, per ottenere i massimi rendimenti possibili per un dato livello di rischio. Citi e Classiq utilizzano l'algoritmo di ottimizzazione approssimata quantistica (QAOA) per l'ottimizzazione del portafoglio su Amazon Braket – un servizio cloud AWS completamente gestito.
“I progressi includono la modellazione di alto livello di algoritmi quantistici per l’ottimizzazione del portafoglio, semplificando il processo di progettazione e applicazione. Ciò potrebbe potenzialmente portare a strategie finanziarie migliorate consentendo analisi rischio-rendimento più complesse e sfumate che sono computazionalmente fattibili con l’informatica quantistica”, ha affermato Nir Minerbi, CEO di Classiq. Metaverse Post.
Nell’attuale fase della tecnologia dell’informatica quantistica, nota come era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), i computer quantistici devono affrontare limitazioni dovute al rumore e al conteggio dei qubit. Ciò limita la capacità delle applicazioni quantistiche.
Quindi, il team ha guardato alla variante quantistico algoritmi, in particolare QAOA. L'attenzione si è concentrata sull'utilizzo dell'algoritmo quantistico QAOA per l'ottimizzazione del portafoglio, studiando il modo in cui gli aggiustamenti al fattore di penalità dell'algoritmo (quando si introducono vincoli al problema) hanno influito sulle prestazioni dell'algoritmo.
“Lo studio ha scoperto che la regolazione dei fattori di penalità utilizzati quando si introducono vincoli al problema di ottimizzazione ha un impatto significativo sulle prestazioni dell'algoritmo. Nello specifico, esiste un intervallo ottimale per i valori di penalità in cui aumenta la probabilità di ottenere soluzioni valide”, ha affermato Minerbi.
«Per i vincoli di uguaglianza esiste un valore massimo di penalità oltre il quale diminuisce la probabilità di trovare una soluzione valida. Ciò evidenzia l’importanza della messa a punto dei fattori di penalità nel QAOA per migliorare i risultati di ottimizzazione del portafoglio”, ha aggiunto.
L'SDK di Classiq trasforma l'ottimizzazione quantistica del portafoglio
L'SDK di Classiq semplifica la modellazione degli algoritmi quantistici, concentrandosi su modelli funzionali di alto livello piuttosto che su operazioni di basso livello. Secondo Nir Minerbi, questa astrazione consente ai ricercatori e alle istituzioni finanziarie di progettare e applicare algoritmi quantistici per l’ottimizzazione del portafoglio in modo semplice e rapido, accelerando potenzialmente l’adozione e l’impatto del calcolo quantistico in finanziare.
Ha aggiunto che il Classiq Engine, una tecnologia algoritmica di risoluzione dei circuiti quantistici, alimenta l’SDK.
Il team ha ottenuto informazioni fondamentali sull'ottimizzazione delle soluzioni entro i limiti del portafoglio analizzando i risultati. È stato osservato che l'adeguamento dei fattori di penalità influenza in modo significativo l'efficacia del processo di ottimizzazione.
"Per i vincoli di disuguaglianza, la probabilità di ottenere soluzioni valide cresce costantemente con il fattore di penalità, mentre per i vincoli di uguaglianza esiste un valore di penalità ottimale", ha detto Nir Minerbi di Classiq Metaverse Post.
Ciò sottolinea l’importanza della messa a punto dei parametri algoritmici e sostiene l’esplorazione di metodologie euristiche per migliorare le prestazioni dell’analisi quantistica. Algoritmi nelle applicazioni finanziarie.
“Amazon Braket ha svolto un ruolo cruciale fornendo accesso on-demand a simulatori e unità di elaborazione quantistica (QPU), consentendo l’esecuzione di algoritmi quantistici complessi per l’ottimizzazione del portafoglio”, ha spiegato Minerbi. “Questo accesso ha consentito la sperimentazione pratica e la ricerca sulle applicazioni del calcolo quantistico nella finanza, accelerando lo sviluppo e il test degli algoritmi quantistici”.
Parlando del futuro, ha affermato Minerbi, "i prossimi passi immediati potrebbero comportare la valutazione delle opzioni, incluso il continuo perfezionamento e test del QAOA e altri algoritmi quantistici per l'ottimizzazione del portafoglio, nonché l'esplorazione potenziale di nuove tecniche di calcolo quantistico nel processo e l'esplorazione dell'espansione l’uso dell’informatica quantistica in altri casi d’uso finanziari”.
“L’impatto potenziale include la risoluzione di problemi di ottimizzazione finanziaria precedentemente intrattabili, portando a mercati più efficienti, una migliore gestione del rischio e cambiamenti potenzialmente rivoluzionari nelle strategie e nelle operazioni finanziarie”, ha aggiunto ulteriormente.
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Circa l'autore
Kumar è un giornalista tecnologico esperto con una specializzazione nelle intersezioni dinamiche di AI/ML, tecnologia di marketing e campi emergenti come criptovaluta, blockchain e NFTS. Con oltre 3 anni di esperienza nel settore, Kumar ha stabilito una comprovata esperienza nella creazione di narrazioni avvincenti, nella conduzione di interviste approfondite e nella fornitura di approfondimenti completi. L'esperienza di Kumar risiede nella produzione di contenuti di grande impatto, inclusi articoli, rapporti e pubblicazioni di ricerca per importanti piattaforme di settore. Con un insieme di competenze uniche che combina conoscenze tecniche e narrazione, Kumar eccelle nel comunicare concetti tecnologici complessi a un pubblico diversificato in modo chiaro e coinvolgente.
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