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量子コンピューティングの革新が高度な金融ポートフォリオ最適化の道を開くとClassiq CEOのNir Minerbiが語る

9
2月
,
2024
クマール・ガンダルフ

量子コンピューティング・ソフトウェア・プラットフォームのクラシク・テクノロジーズと、ニューヨークを拠点とする銀行グループ、シティバンクのフィンテック開発センターであるシティ・イノベーション・ラボはこのほど、金融における量子コンピューティングの可能性を検証し、ビジネス上の問題解決、特にポートフォリオの最適化に与える影響を理解するための協業を発表した。

ポートフォリオの最適化とは、株式、債券、その他の金融商品などの資産の最適な組み合わせを選択し、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。シティとClassiqは、フルマネージドAWSクラウドサービスであるAmazon Braket上で、ポートフォリオ最適化のために量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm:QAOA)を採用しています。

ClassiqのCEOであるNir Minerbi氏はMetaverse Postの取材に対し、「今回の進歩には、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、設計と適用プロセスが簡素化される。ClassiqのCEOであるNir Minerbi氏はMetaverse Postの取材に対し、「量子コンピューティングによって計算可能な、より複雑で微妙なリスク・リターン分析が可能になることで、金融戦略の改善につながる可能性があります」と語っている。

ノイジー中間量子(NISQ)時代と呼ばれる量子コンピュータ技術の現段階では、量子コンピュータはノイズと量子ビット数による制限に直面している。これは、量子アプリケーションの能力を制約する。

そこでチームは、変分量子アルゴリズム、特にQAOAに注目した。焦点は、ポートフォリオ最適化にQAOA量子アルゴリズムを採用し、アルゴリズムのペナルティ係数の調整(問題に制約を導入する場合)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することだった。

「この研究では、最適化問題に制約を導入する際に使用するペナルティ係数を調整することで、アルゴリズムの性能に大きな影響を与えることが判明した。具体的には、有効な解が得られる確率が高くなるペナルティ値の最適範囲があります」とミネルビは言う。

「等式制約の場合、ペナルティ値のピークがあり、それを超えると有効な解が見つかる可能性が低下します。このことは、ポートフォリオ最適化の成果を高めるために、QAOAでペナルティ係数を微調整することの重要性を強調しています。

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、量子アルゴリズムのモデリングを簡素化し、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います。Nir Minerbi氏によると、この抽象化により、研究者や金融機関はポートフォリオ最適化のための量子アルゴリズムを簡単かつ迅速に設計・適用することが可能となり、金融における量子コンピューティングの導入と影響を加速させる可能性があるという。

さらに同氏は、アルゴリズムによる量子回路解法技術であるClassiq EngineがSDKを動かしていると付け加えた。

チームは、結果の分析から、ポートフォリオ制約の中でのソリューションの最適化に関する主要な洞察を得た。ペナルティ係数を調整することが、最適化プロセスの有効性に大きく影響することが観察された。

ClassiqのNir Minerbi氏は、「不等式制約の場合、有効な解が得られる確率は一貫してペナルティ係数とともに大きくなるが、等式制約の場合は最適なペナルティ値がある」とMetaverse Postに語っている。

このことは、アルゴリズムのパラメーターを微調整することの重要性を強調し、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の発見的手法を探求することを提唱している。

「Amazon Braketは、シミュレータと量子プロセッシング・ユニット(QPU)へのオンデマンド・アクセスを提供することで、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、重要な役割を果たしました。"このアクセスにより、金融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テストが加速した"

次のステップとしては、ポートフォリオ最適化のためのQAOAや他の量子アルゴリズムの改良とテストを継続し、その過程で新たな量子コンピューティング技術を探求し、量子コンピューティングの利用を他の金融ユースケースに拡大する可能性を探るなど、選択肢を評価することが考えられます" とミネルビは語った。

「潜在的な影響としては、これまで難解であった金融最適化問題を解決し、より効率的な市場、リスク管理の改善、金融戦略やオペレーションにおける革命的な変化の可能性などがある。

記事を読む 記事全文メタバース・ポスト

量子コンピューティング・ソフトウェア・プラットフォームのクラシク・テクノロジーズと、ニューヨークを拠点とする銀行グループ、シティバンクのフィンテック開発センターであるシティ・イノベーション・ラボはこのほど、金融における量子コンピューティングの可能性を検証し、ビジネス上の問題解決、特にポートフォリオの最適化に与える影響を理解するための協業を発表した。

ポートフォリオの最適化とは、株式、債券、その他の金融商品などの資産の最適な組み合わせを選択し、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。シティとClassiqは、フルマネージドAWSクラウドサービスであるAmazon Braket上で、ポートフォリオ最適化のために量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm:QAOA)を採用しています。

ClassiqのCEOであるNir Minerbi氏はMetaverse Postの取材に対し、「今回の進歩には、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、設計と適用プロセスが簡素化される。ClassiqのCEOであるNir Minerbi氏はMetaverse Postの取材に対し、「量子コンピューティングによって計算可能な、より複雑で微妙なリスク・リターン分析が可能になることで、金融戦略の改善につながる可能性があります」と語っている。

ノイジー中間量子(NISQ)時代と呼ばれる量子コンピュータ技術の現段階では、量子コンピュータはノイズと量子ビット数による制限に直面している。これは、量子アプリケーションの能力を制約する。

そこでチームは、変分量子アルゴリズム、特にQAOAに注目した。焦点は、ポートフォリオ最適化にQAOA量子アルゴリズムを採用し、アルゴリズムのペナルティ係数の調整(問題に制約を導入する場合)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することだった。

「この研究では、最適化問題に制約を導入する際に使用するペナルティ係数を調整することで、アルゴリズムの性能に大きな影響を与えることが判明した。具体的には、有効な解が得られる確率が高くなるペナルティ値の最適範囲があります」とミネルビは言う。

「等式制約の場合、ペナルティ値のピークがあり、それを超えると有効な解が見つかる可能性が低下します。このことは、ポートフォリオ最適化の成果を高めるために、QAOAでペナルティ係数を微調整することの重要性を強調しています。

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、量子アルゴリズムのモデリングを簡素化し、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います。Nir Minerbi氏によると、この抽象化により、研究者や金融機関はポートフォリオ最適化のための量子アルゴリズムを簡単かつ迅速に設計・適用することが可能となり、金融における量子コンピューティングの導入と影響を加速させる可能性があるという。

さらに同氏は、アルゴリズムによる量子回路解法技術であるClassiq EngineがSDKを動かしていると付け加えた。

チームは、結果の分析から、ポートフォリオ制約の中でのソリューションの最適化に関する主要な洞察を得た。ペナルティ係数を調整することが、最適化プロセスの有効性に大きく影響することが観察された。

ClassiqのNir Minerbi氏は、「不等式制約の場合、有効な解が得られる確率は一貫してペナルティ係数とともに大きくなるが、等式制約の場合は最適なペナルティ値がある」とMetaverse Postに語っている。

このことは、アルゴリズムのパラメーターを微調整することの重要性を強調し、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の発見的手法を探求することを提唱している。

「Amazon Braketは、シミュレータと量子プロセッシング・ユニット(QPU)へのオンデマンド・アクセスを提供することで、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、重要な役割を果たしました。"このアクセスにより、金融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テストが加速した"

次のステップとしては、ポートフォリオ最適化のためのQAOAや他の量子アルゴリズムの改良とテストを継続し、その過程で新たな量子コンピューティング技術を探求し、量子コンピューティングの利用を他の金融ユースケースに拡大する可能性を探るなど、選択肢を評価することが考えられます" とミネルビは語った。

「潜在的な影響としては、これまで難解であった金融最適化問題を解決し、より効率的な市場、リスク管理の改善、金融戦略やオペレーションにおける革命的な変化の可能性などがある。

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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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