Classiq 執行長 Nir Minerbi 表示，量子運算創新為高階金融投資組合優化鋪平了道路
簡單來說
Classiq Technologies 執行長 Nir Minerbi 探索了量子運算在金融領域的潛力，特別是在投資組合最佳化方面。
量子運算軟體平台 Classiq技術 花旗創新實驗室—紐約銀行集團的金融科技開發中心 花旗銀行 最近宣布了一項合作，以測試量子運算在金融領域的潛力，並了解其對業務問題解決（特別是投資組合優化）的影響。
投資組合最佳化是選擇最佳資產組合的過程，例如 股票、債券和其他金融工具，以在給定的風險水平下實現盡可能高的回報。花旗和 Classiq 採用量子近似優化演算法 (QAOA) 進行投資組合最佳化 亞馬遜支架 – 完全託管的 AWS 雲端服務。
「這些進步包括用於組合優化的量子演算法的高級建模，簡化了設計和應用過程。 Classiq 執行長 Nir Minerbi 表示，這可能會透過實現更複雜、更細緻的風險回報分析來改進財務策略，而這些分析在量子計算上是可行的。 Metaverse Post.
在量子運算技術的現階段，也就是所謂的「吵雜中尺度量子」（NISQ）時代，量子電腦面臨著雜訊和量子位元數的限制。這限制了量子應用的能力。
因此，團隊尋求變分 量子 演算法——尤其是 QAOA。重點在於採用 QAOA 量子演算法進行投資組合最佳化，研究演算法懲罰因子的調整（在對問題引入限制時）如何影響演算法的效能。
「研究發現，調整在最佳化問題中引入約束時使用的懲罰因子會顯著影響演算法的效能。具體來說，懲罰值存在一個最佳範圍，在該範圍內獲得有效解決方案的機率會增加，」Minerbi 說。
「對於等式約束，存在一個峰值懲罰值，超過該值，找到有效解決方案的可能性就會降低。這凸顯了在 QAOA 中微調懲罰因素以增強投資組合優化結果的重要性，」他補充道。
Classiq 的 SDK 改變了量子投資組合最佳化
Classiq 的 SDK 簡化了量子演算法建模，專注於高階功能模型而不是低階操作。 Nir Minerbi 表示，這種抽象化使研究人員和金融機構能夠輕鬆快速地設計和應用量子演算法來進行投資組合優化，從而有可能加速量子計算在領域的採用和影響。 金融.
他補充說，Classiq 引擎是一種演算法量子電路求解技術，為 SDK 提供支援。
該團隊透過分析結果獲得了有關在投資組合限制內優化解決方案的主要見解。據觀察，調整懲罰因子會顯著影響最佳化過程的效率。
Classiq 的 Nir Minerbi 表示：“對於不等式約束，獲得有效解決方案的機率隨著懲罰因子的增加而不斷增長，而對於等式約束，則存在一個最佳懲罰值。” Metaverse Post.
這強調了微調演算法參數的重要性，並提倡探索啟發式方法來增強量子性能 算法 在金融應用中。
「Amazon Braket 發揮了至關重要的作用，它提供了對模擬器和量子處理單元 (QPU) 的按需訪問，從而能夠執行複雜的量子演算法以優化投資組合，」Minerbi 解釋道。 “這種訪問允許對金融中的量子計算應用進行實際實驗和研究，加速量子演算法的開發和測試。”
談到下一步，Minerbi 表示，「接下來的直接步驟可能涉及評估這些選項，包括繼續改進和測試QAOA 和其他用於投資組合優化的量子演算法，以及在此過程中可能探索新的量子計算技術，並探索擴展將量子計算應用於其他金融用例。”
「潛在影響包括解決以前棘手的財務優化問題，提高市場效率，改善風險管理，以及財務策略和營運方面潛在的革命性變化，」他進一步補充道。
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Kumar 是一位經驗豐富的科技記者，專門研究人工智慧/機器學習、行銷技術以及加密貨幣、區塊鏈和人工智慧等新興領域的動態交叉領域。 NFTs。 Kumar 擁有超過 3 年的行業經驗，在撰寫引人入勝的敘述、進行富有洞察力的採訪和提供全面的見解方面建立了良好的記錄。 Kumar 的專長在於製作高影響力的內容，包括為著名產業平台製作文章、報告和研究出版物。 庫馬爾擁有結合技術知識和講故事的獨特技能，擅長以清晰且引人入勝的方式向不同的受眾傳達複雜的技術概念。
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