Calcul cuantic hibrid pentru optimizarea portofoliilor de investiții
Selectarea investițiilor profitabile dintr-un număr tot mai mare de active disponibile ar putea deveni mai eficientă cu ajutorul unei metode hibride care combină calculul cuantic cu cel clasic, potrivit unui studiu publicat în International Journal of Information and Communication Technology.
Cercetarea vizează rezolvarea unei probleme computaționale majore din managementul modern al portofoliilor. Cadrul propus, denumit optimizare de portofoliu hibrid cuantic-clasică (HQCPO), reunește două abordări cuantice cu calculul convențional.
Metoda folosește recoacerea cuantică pentru a căuta soluții promițătoare, în timp ce algoritmii cuantici variaționali, care ajustează parametrii în mod iterativ, permit sistemului să reprezinte constrângeri financiare mai flexibile. De asemenea, sistemul împarte rețeaua de active corelate în grupuri mai mici, reducând astfel resursele cuantice necesare.
Alegerea a doar câteva zeci de active dintr-un set de 120 generează bilioane de combinații posibile de portofolii, mult prea multe pentru a fi evaluate manual.
Cercetătorii au testat metoda pe date istorice de piață care acoperă indicii S&P 100, CSI 300 și Russell 2000, cu portofolii de până la 120 de active. Pentru 120 de active, HQCPO a produs un scor cu aproape 30% mai mare decât algoritmii clasici în ceea ce privește randamentul investiției. La 40 de active, aria de sub curbă (AUC), o măsură a capacității modelului de a distinge soluțiile mai puternice de cele mai slabe, a ajuns la 0,947. O valoare AUC apropiată de 1 este considerată optimă.
