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シティとClassiqがAmazon Braketを利用してポートフォリオ最適化のための量子ソリューションを探求

12
2月
,
2024
マット・スウェイン

インサイダー・ブリーフ

  • シティ・イノベーション・ラボ、Classiq、AWSは、複雑な金融問題への量子アルゴリズムの利用を探求するために提携した。
  • 具体的には、各チームはポートフォリオの最適化を検討した。
  • ポートフォリオの最適化とは、与えられたリスク・レベルに対してリターンを最大化するための最適な資産構成を見つけることである。

AWSウェブサイトのブログポストによると、シティ・イノベーション・ラボは、ポートフォリオ最適化ソリューションを探求するため、量子ソフトウェア会社Classiqと提携した。Amazon Braketを使用するこの提携は、複雑な金融問題に量子アルゴリズムを適用する重要な一歩となる。

ファイナンシャル・プランニングの重要な側面であるポートフォリオ最適化は、与えられたリスクレベルに対してリターンを最大化する最適な資産構成を見つけることである。しかし、ノイジー中間量子(NISQ)時代と呼ばれる量子コンピューティングの現段階では、ノイズや量子ビットの利用可能性の制限による課題がある。このようなハードルにもかかわらず、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、古典的な手法よりも計算速度を向上させる有望なアプローチとして認識されている。

このプロジェクトでは、ポートフォリオの最適化にQAOAを活用することに焦点を当て、アルゴリズムによる調整によってパフォーマンスを向上させる方法に強い関心を寄せている。シティが持つ金融の専門知識とClassiqの量子ソフトウェア開発プラットフォームとのコラボレーションは、量子コンピューティングと金融アプリケーションのギャップを埋めることを目的としている。

Classiqプラットフォームは、より高い抽象度を提供することで量子アルゴリズムの作成を容易にし、ユーザーは複雑な量子力学に触れることなく量子ソリューションを設計・実行することができます。Amazon Braketを通じて、量子プロセッサーやシミュレーターへのアクセスが効率化され、量子実験のための実用的な環境が提供される。

ポートフォリオ最適化の検討では、アップル、ウォルマート、テスラなどの過去の株式データを分析し、期待リターンとリスクに基づいて最適化されたポートフォリオを構築しました。Classiqのソフトウェアを使用し、予算制限やリスク選好度などの制約を取り入れながら、QAOAアルゴリズムをモデル化して最適化問題に取り組みました。

この投稿は、量子コンピューティングが金融ポートフォリオ管理における意思決定の改善に利用できる可能性を示唆している。量子アルゴリズムはまだ実験段階だが、アルゴリズムのペナルティ係数などのパラメーターを微調整できるようになれば、複雑な金融の課題を処理する上で大きな進歩につながる可能性がある。

このコラボレーションは、現実世界の問題を解決するツールとして量子コンピューティングへの関心と投資が高まっていることを例証するものです。量子テクノロジーが進化し続ける中、シティ、Classiq、Amazon Braketのようなパートナーシップは、金融のような業界でその可能性を解き放つために極めて重要である。

量子コンピューティングと金融の接点に興味を持つ人々にとって、このプロジェクトはポートフォリオ最適化の未来を垣間見せてくれる。研究開発が進めば、量子コンピューティングが金融市場で競争力を発揮し、長年の課題に斬新な解決策を提供する日も近いかもしれない。

このプロジェクトの成功は、量子コンピューティングのアプリケーションを発展させる上で、業界や分野を超えたコラボレーションの重要性を強調しています。この技術が成熟するにつれ、シティ、Classiq、Amazon Braketのパートナーシップは、金融サービスに革命をもたらす可能性を探求し続けるでしょう。

記事を読む 記事全文クオンタムインサイダー

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  • シティ・イノベーション・ラボ、Classiq、AWSは、複雑な金融問題への量子アルゴリズムの利用を探求するために提携した。
  • 具体的には、各チームはポートフォリオの最適化を検討した。
  • ポートフォリオの最適化とは、与えられたリスク・レベルに対してリターンを最大化するための最適な資産構成を見つけることである。

AWSウェブサイトのブログポストによると、シティ・イノベーション・ラボは、ポートフォリオ最適化ソリューションを探求するため、量子ソフトウェア会社Classiqと提携した。Amazon Braketを使用するこの提携は、複雑な金融問題に量子アルゴリズムを適用する重要な一歩となる。

ファイナンシャル・プランニングの重要な側面であるポートフォリオ最適化は、与えられたリスクレベルに対してリターンを最大化する最適な資産構成を見つけることである。しかし、ノイジー中間量子(NISQ)時代と呼ばれる量子コンピューティングの現段階では、ノイズや量子ビットの利用可能性の制限による課題がある。このようなハードルにもかかわらず、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、古典的な手法よりも計算速度を向上させる有望なアプローチとして認識されている。

このプロジェクトでは、ポートフォリオの最適化にQAOAを活用することに焦点を当て、アルゴリズムによる調整によってパフォーマンスを向上させる方法に強い関心を寄せている。シティが持つ金融の専門知識とClassiqの量子ソフトウェア開発プラットフォームとのコラボレーションは、量子コンピューティングと金融アプリケーションのギャップを埋めることを目的としている。

Classiqプラットフォームは、より高い抽象度を提供することで量子アルゴリズムの作成を容易にし、ユーザーは複雑な量子力学に触れることなく量子ソリューションを設計・実行することができます。Amazon Braketを通じて、量子プロセッサーやシミュレーターへのアクセスが効率化され、量子実験のための実用的な環境が提供される。

ポートフォリオ最適化の検討では、アップル、ウォルマート、テスラなどの過去の株式データを分析し、期待リターンとリスクに基づいて最適化されたポートフォリオを構築しました。Classiqのソフトウェアを使用し、予算制限やリスク選好度などの制約を取り入れながら、QAOAアルゴリズムをモデル化して最適化問題に取り組みました。

この投稿は、量子コンピューティングが金融ポートフォリオ管理における意思決定の改善に利用できる可能性を示唆している。量子アルゴリズムはまだ実験段階だが、アルゴリズムのペナルティ係数などのパラメーターを微調整できるようになれば、複雑な金融の課題を処理する上で大きな進歩につながる可能性がある。

このコラボレーションは、現実世界の問題を解決するツールとして量子コンピューティングへの関心と投資が高まっていることを例証するものです。量子テクノロジーが進化し続ける中、シティ、Classiq、Amazon Braketのようなパートナーシップは、金融のような業界でその可能性を解き放つために極めて重要である。

量子コンピューティングと金融の接点に興味を持つ人々にとって、このプロジェクトはポートフォリオ最適化の未来を垣間見せてくれる。研究開発が進めば、量子コンピューティングが金融市場で競争力を発揮し、長年の課題に斬新な解決策を提供する日も近いかもしれない。

このプロジェクトの成功は、量子コンピューティングのアプリケーションを発展させる上で、業界や分野を超えたコラボレーションの重要性を強調しています。この技術が成熟するにつれ、シティ、Classiq、Amazon Braketのパートナーシップは、金融サービスに革命をもたらす可能性を探求し続けるでしょう。

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"キュービット・ガイのポッドキャスト "について

The Qubit Guy(弊社最高マーケティング責任者ユヴァル・ボーガー)がホストを務めるこのポッドキャストは、量子コンピューティングのオピニオンリーダーをゲストに迎え、量子コンピューティングエコシステムに影響を与えるビジネスや技術的な疑問について議論します。ゲストは、量子コンピュータのソフトウェアやアルゴリズム、量子コンピュータのハードウェア、量子コンピューティングの主要なアプリケーション、量子産業の市場調査などについて興味深い見解を提供します。

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