Inovações em computação quântica abrem caminho para otimização avançada de portfólio financeiro, afirma Nir Minerbi, CEO da Classiq
Em Breve
O CEO da Classiq Technologies, Nir Minerbi, explora o potencial da computação quântica em finanças, particularmente na otimização de portfólio.
Plataforma de software de computação quântica Tecnologias Classiq e Citi Innovation Lab – um centro de desenvolvimento de fintech do grupo bancário com sede em Nova York Citibank anunciou recentemente uma colaboração para testar o potencial da computação quântica em finanças e compreender o seu impacto na resolução de problemas de negócios, especificamente na otimização de portfólio.
A otimização de portfólio é o processo de seleção do mix ideal de ativos, como AÇÕES, obrigações e outros instrumentos financeiros, para alcançar os retornos mais elevados possíveis para um determinado nível de risco. Citi e Classiq empregam o Algoritmo de Otimização Aproximada Quantum (QAOA) para otimização de portfólio em Freio amazônico – um serviço de nuvem AWS totalmente gerenciado.
“Os avanços incluem a modelagem de alto nível de algoritmos quânticos para otimização de portfólio, simplificando o design e o processo de aplicação. Isso poderia potencialmente levar a melhores estratégias financeiras, permitindo análises de risco-retorno mais complexas e diferenciadas que são computacionalmente viáveis com a computação quântica”, disse Nir Minerbi, CEO da Classiq. Metaverse Post.
No estágio atual da tecnologia de computação quântica, conhecido como era Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ), os computadores quânticos enfrentam limitações devido ao ruído e à contagem de qubits. Isso restringe a capacidade das aplicações quânticas.
Portanto, a equipe olhou para variações quantum algoritmos – particularmente QAOA. O foco foi empregar o algoritmo quântico QAOA para otimização de portfólio, investigando como os ajustes no fator de penalidade do algoritmo (ao introduzir restrições ao problema) impactaram o desempenho do algoritmo.
“O estudo descobriu que o ajuste dos fatores de penalidade usados ao introduzir restrições ao problema de otimização impacta significativamente o desempenho do algoritmo. Especificamente, existe uma faixa ideal para valores de penalidade onde a probabilidade de obter soluções válidas aumenta”, disse Minerbi.
“Para restrições de igualdade, existe um valor máximo de penalidade além do qual a probabilidade de encontrar uma solução válida diminui. Isso destaca a importância do ajuste fino dos fatores de penalidade no QAOA para melhorar os resultados de otimização do portfólio”, acrescentou.
SDK da Classiq transforma otimização de portfólio quântico
O SDK da Classiq simplifica a modelagem de algoritmos quânticos, concentrando-se em modelos funcionais de alto nível em vez de operações de baixo nível. De acordo com Nir Minerbi, esta abstração permite que pesquisadores e instituições financeiras projetem e apliquem algoritmos quânticos para otimização de portfólio de maneira fácil e rápida, acelerando potencialmente a adoção e o impacto da computação quântica em financiar.
Ele acrescentou que o Classiq Engine, uma tecnologia algorítmica de resolução de circuitos quânticos, alimenta o SDK.
A equipe obteve insights primários sobre como otimizar soluções dentro das restrições do portfólio a partir da análise dos resultados. Observou-se que o ajuste dos fatores de penalidade influencia significativamente a eficácia do processo de otimização.
“Para restrições de desigualdade, a probabilidade de obter soluções válidas cresce consistentemente com o fator de penalidade, enquanto para restrições de igualdade, há um valor de penalidade ideal”, disse Nir Minerbi da Classiq. Metaverse Post.
Isso ressalta a importância do ajuste fino dos parâmetros algorítmicos e defende a exploração de metodologias heurísticas para melhorar o desempenho dos sistemas quânticos. algoritmos em aplicações financeiras.
“O Amazon Braket desempenhou um papel crucial ao fornecer acesso sob demanda a simuladores e unidades de processamento quântico (QPUs), permitindo a execução de algoritmos quânticos complexos para otimização de portfólio”, explicou Minerbi. “Esse acesso permitiu experimentação prática e pesquisa em aplicações de computação quântica em finanças, acelerando o desenvolvimento e teste de algoritmos quânticos.”
Falando sobre o que vem a seguir, Minerbi disse: “os próximos passos imediatos podem envolver a avaliação das opções, incluindo continuar a refinar e testar o QAOA e outros algoritmos quânticos para otimização de portfólio, bem como explorar potencialmente novas técnicas de computação quântica no processo e explorar a expansão o uso da computação quântica para outros casos de uso financeiro.”
“O impacto potencial inclui a resolução de problemas de otimização financeira anteriormente intratáveis, levando a mercados mais eficientes, melhor gestão de risco e mudanças potencialmente revolucionárias nas estratégias e operações financeiras”, acrescentou ainda.
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Sobre o autor
Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTS. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.
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