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Classiq CEOのニール・ミネルビが語る、高度な金融ポートフォリオ最適化の道を切り拓く量子コンピューティングの革新
量子コンピューティングソフトウェアプラットフォームを提供するClassiq Technologiesと、ニューヨークを拠点とする銀行グループCitibankのフィンテック開発センターCiti Innovation Labは、量子コンピューティングが金融に与える影響、特にビジネス問題の解決やポートフォリオ最適化における可能性を検証するために提携することを発表しました。
ポートフォリオ最適化とは、株式、債券、その他の金融商品などの資産を最適な組み合わせで選択し、所定のリスクレベルに対して可能な限り高いリターンを達成するプロセスです。CitiとClassiqは、このポートフォリオ最適化に量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を採用し、Amazon Braket（フルマネージドAWSクラウドサービス）上で実行しています。
「今回の研究成果にはポートフォリオ最適化のための量子アルゴリズムの高度なモデリングが含まれており、設計や応用のプロセスが簡素化されています。これにより、量子コンピューティングを使って、より複雑で精緻なリスクとリターンの分析が可能になり、金融戦略の改善につながる可能性があります」と、ClassiqのCEOであるニール・ミネルビはMetaverse Postの取材に対し語りました。
現在の量子コンピューティング技術の段階は、「ノイズの多い中規模量子（NISQ）時代」として知られており、量子コンピュータはノイズや量子ビット（qubit）の数に制約されています。これにより、量子アプリケーションの処理能力が制限されています。
そこで今回の連携では、変分量子アルゴリズムに目を向け、特に量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を用いました。QAOA量子アルゴリズムをポートフォリオ最適化に適用し、問題に制約を導入する際のペナルティ係数の調整がアルゴリズムのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを調査しました。
「この研究では、最適化問題に制限を課す際に使用するペナルティ係数の調整がアルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与えることがわかりました。具体的には、ペナルティ値には最適範囲があり、その範囲内では有効な解を得られる確率が高まります」とミネルビは述べました。
さらに、「等式制約においては、ペナルティ値がある一定の範囲を超えると有効な解を見つける確率が低下することがわかりました。これはQAOAにおけるペナルティ係数の細やかな調整が、ポートフォリオ最適化の結果を向上させる上で非常に重要であるということを示しています」と付け加えました。
ClassiqのSDKが量子ポートフォリオ最適化を変革する
ClassiqのSDKは、低レベルの演算ではなく高レベルの機能モデルに焦点を当てて量子アルゴリズムのモデリングを簡素化します。ニール・ミネルビによれば、この抽象化によって、研究者や金融機関はポートフォリオ最適化のために量子アルゴリズムを簡単かつ迅速に設計・適用できるようになり、金融分野における量子コンピューティングの導入と影響が加速する可能性があるといいます。
そしてClassiq Engineこそが、このSDKを支えるアルゴリズム量子回路解決技術でもあります。
今回の連携により、ポートフォリオ制限内での解の最適化に関する貴重な洞察を得ました。その結果、ペナルティ係数を微調整することが、最適化プロセスの効率に大きく影響することが確認されています。
Classiqのニール・ミネルビはMetaverse Postに対し、「不等式制約の場合、ペナルティ係数が増加するにつれて有効な解を得る確率が一貫して増加しますが、等式制約では、最適なペナルティ値が存在します」と述べました。
このことは、アルゴリズムのパラメータを微調整することの重要性を強調しており、金融アプリケーションにおける量子アルゴリズムの性能を向上させるため、発見的手法の探求を推奨しているといえるでしょう。
またミネルビは「Amazon Braketは、シミュレータや量子プロセッシング・ユニット（QPU）へのオンデマンドアクセスを提供し、ポートフォリオ最適化のための複雑な量子アルゴリズムの実行を可能にしました。このアクセスによって金融分野における量子コンピューティングアプリケーションの実用的な実験と研究が可能になり、量子アルゴリズムの開発と検証を加速させてくれました。」と説明しました。
今後の展望についてミネルビは次のように述べています。「次のステップとしては、ポートフォリオ最適化のためにQAOAやその他の量子アルゴリズムの改良と検証を継続し、その過程で新たな量子コンピューティング技術を探求すること、そして量子コンピューティングの利用における他の金融ユースケースへの拡大可能性の模索などが考えられます。」
さらに「量子コンピューティングの潜在的な影響として、これまで解決が困難であった金融の最適化問題の解決が期待されており、市場のさらなる効率化、リスク管理の改善、さらには金融戦略や業務における革新的な変化がもたらされるかもしれません。」と付け加え、締めくくりました。
Meterverse Postの 記事全文
量子コンピューティングソフトウェアプラットフォームを提供するClassiq Technologiesと、ニューヨークを拠点とする銀行グループCitibankのフィンテック開発センターCiti Innovation Labは、量子コンピューティングが金融に与える影響、特にビジネス問題の解決やポートフォリオ最適化における可能性を検証するために提携することを発表しました。
ポートフォリオ最適化とは、株式、債券、その他の金融商品などの資産を最適な組み合わせで選択し、所定のリスクレベルに対して可能な限り高いリターンを達成するプロセスです。CitiとClassiqは、このポートフォリオ最適化に量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を採用し、Amazon Braket（フルマネージドAWSクラウドサービス）上で実行しています。
「今回の研究成果にはポートフォリオ最適化のための量子アルゴリズムの高度なモデリングが含まれており、設計や応用のプロセスが簡素化されています。これにより、量子コンピューティングを使って、より複雑で精緻なリスクとリターンの分析が可能になり、金融戦略の改善につながる可能性があります」と、ClassiqのCEOであるニール・ミネルビはMetaverse Postの取材に対し語りました。
現在の量子コンピューティング技術の段階は、「ノイズの多い中規模量子（NISQ）時代」として知られており、量子コンピュータはノイズや量子ビット（qubit）の数に制約されています。これにより、量子アプリケーションの処理能力が制限されています。
そこで今回の連携では、変分量子アルゴリズムに目を向け、特に量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）を用いました。QAOA量子アルゴリズムをポートフォリオ最適化に適用し、問題に制約を導入する際のペナルティ係数の調整がアルゴリズムのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを調査しました。
「この研究では、最適化問題に制限を課す際に使用するペナルティ係数の調整がアルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与えることがわかりました。具体的には、ペナルティ値には最適範囲があり、その範囲内では有効な解を得られる確率が高まります」とミネルビは述べました。
さらに、「等式制約においては、ペナルティ値がある一定の範囲を超えると有効な解を見つける確率が低下することがわかりました。これはQAOAにおけるペナルティ係数の細やかな調整が、ポートフォリオ最適化の結果を向上させる上で非常に重要であるということを示しています」と付け加えました。
ClassiqのSDKが量子ポートフォリオ最適化を変革する
ClassiqのSDKは、低レベルの演算ではなく高レベルの機能モデルに焦点を当てて量子アルゴリズムのモデリングを簡素化します。ニール・ミネルビによれば、この抽象化によって、研究者や金融機関はポートフォリオ最適化のために量子アルゴリズムを簡単かつ迅速に設計・適用できるようになり、金融分野における量子コンピューティングの導入と影響が加速する可能性があるといいます。
そしてClassiq Engineこそが、このSDKを支えるアルゴリズム量子回路解決技術でもあります。
今回の連携により、ポートフォリオ制限内での解の最適化に関する貴重な洞察を得ました。その結果、ペナルティ係数を微調整することが、最適化プロセスの効率に大きく影響することが確認されています。
Classiqのニール・ミネルビはMetaverse Postに対し、「不等式制約の場合、ペナルティ係数が増加するにつれて有効な解を得る確率が一貫して増加しますが、等式制約では、最適なペナルティ値が存在します」と述べました。
このことは、アルゴリズムのパラメータを微調整することの重要性を強調しており、金融アプリケーションにおける量子アルゴリズムの性能を向上させるため、発見的手法の探求を推奨しているといえるでしょう。
またミネルビは「Amazon Braketは、シミュレータや量子プロセッシング・ユニット（QPU）へのオンデマンドアクセスを提供し、ポートフォリオ最適化のための複雑な量子アルゴリズムの実行を可能にしました。このアクセスによって金融分野における量子コンピューティングアプリケーションの実用的な実験と研究が可能になり、量子アルゴリズムの開発と検証を加速させてくれました。」と説明しました。
今後の展望についてミネルビは次のように述べています。「次のステップとしては、ポートフォリオ最適化のためにQAOAやその他の量子アルゴリズムの改良と検証を継続し、その過程で新たな量子コンピューティング技術を探求すること、そして量子コンピューティングの利用における他の金融ユースケースへの拡大可能性の模索などが考えられます。」
さらに「量子コンピューティングの潜在的な影響として、これまで解決が困難であった金融の最適化問題の解決が期待されており、市場のさらなる効率化、リスク管理の改善、さらには金融戦略や業務における革新的な変化がもたらされるかもしれません。」と付け加え、締めくくりました。
Meterverse Postの 記事全文
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Hosted by The Qubit Guy (Yuval Boger, our Chief Marketing Officer), the podcast hosts thought leaders in quantum computing to discuss business and technical questions that impact the quantum computing ecosystem. Our guests provide interesting insights about quantum computer software and algorithm, quantum computer hardware, key applications for quantum computing, market studies of the quantum industry and more.
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