Classiq 首席执行官 Nir Minerbi 表示，量子计算创新为高级金融投资组合优化铺平了道路
简单来说
Classiq Technologies 首席执行官 Nir Minerbi 探索了量子计算在金融领域的潜力，特别是在投资组合优化方面。
量子计算软件平台 Classiq技术 花旗创新实验室——纽约银行集团的金融科技开发中心 花旗银行 最近宣布了一项合作，以测试量子计算在金融领域的潜力，并了解其对业务问题解决（特别是投资组合优化）的影响。
投资组合优化是选择最佳资产组合的过程，例如 股票、债券和其他金融工具，以在给定的风险水平下实现尽可能高的回报。花旗和 Classiq 采用量子近似优化算法 (QAOA) 进行投资组合优化 亚马逊支架 – 完全托管的 AWS 云服务。
“这些进步包括用于组合优化的量子算法的高级建模，简化了设计和应用过程。 Classiq 首席执行官 Nir Minerbi 表示，这可能会通过实现更复杂、更细致的风险回报分析来改进财务策略，而这些分析在量子计算上是可行的。 Metaverse Post.
在量子计算技术的现阶段，即所谓的“嘈杂中尺度量子”（NISQ）时代，量子计算机面临着噪声和量子比特数的限制。这限制了量子应用的能力。
因此，团队着眼于变分 量子 算法——尤其是 QAOA。重点是采用 QAOA 量子算法进行投资组合优化，研究算法惩罚因子的调整（在对问题引入约束时）如何影响算法的性能。
“研究发现，调整在优化问题中引入约束时使用的惩罚因子会显着影响算法的性能。具体来说，惩罚值存在一个最佳范围，在该范围内获得有效解决方案的概率会增加，”Minerbi 说。
“对于等式约束，存在一个峰值惩罚值，超过该值，找到有效解决方案的可能性就会降低。这凸显了在 QAOA 中微调惩罚因素以增强投资组合优化结果的重要性，”他补充道。
Classiq 的 SDK 改变了量子投资组合优化
Classiq 的 SDK 简化了量子算法建模，专注于高级功能模型而不是低级操作。 Nir Minerbi 表示，这种抽象使研究人员和金融机构能够轻松快速地设计和应用量子算法来进行投资组合优化，从而有可能加速量子计算在领域的采用和影响。 金融.
他补充说，Classiq 引擎是一种算法量子电路求解技术，为 SDK 提供支持。
该团队通过分析结果获得了有关在投资组合限制内优化解决方案的主要见解。据观察，调整惩罚因子会显着影响优化过程的效率。
Classiq 的 Nir Minerbi 表示：“对于不等式约束，获得有效解决方案的概率随着惩罚因子的增加而不断增长，而对于等式约束，则存在一个最佳惩罚值。” Metaverse Post.
这强调了微调算法参数的重要性，并提倡探索启发式方法来增强量子性能 算法 在金融应用中。
“Amazon Braket 发挥了至关重要的作用，它提供了对模拟器和量子处理单元 (QPU) 的按需访问，从而能够执行复杂的量子算法以优化投资组合，”Minerbi 解释道。 “这种访问允许对金融中的量子计算应用进行实际实验和研究，加速量子算法的开发和测试。”
谈到下一步，Minerbi 表示，“接下来的直接步骤可能涉及评估这些选项，包括继续完善和测试 QAOA 和其他用于投资组合优化的量子算法，以及在此过程中可能探索新的量子计算技术，并探索扩展将量子计算应用于其他金融用例。”
“潜在影响包括解决以前棘手的财务优化问题，提高市场效率，改善风险管理，以及财务战略和运营方面潜在的革命性变化，”他进一步补充道。
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