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Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 通过 Q-CHOP 增强投资组合优化 - Blockchain.News

Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 通过 Q-CHOP 增强投资组合优化

realtime news May 22, 2025 14:56

Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台,通过 Q-CHOP 算法增强投资组合优化,承诺通过量子计算改善财务成果。

Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 通过 Q-CHOP 增强投资组合优化

Infleqtion 是一家全球量子技术公司,通过将量子计算与传统方法相结合来优化投资组合,推动金融服务领域的进步。这项创新通过 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台实现,该平台支持量子约束哈密顿优化 (Q-CHOP) 算法,根据 NVIDIA 的一篇博客文章。

量子计算的作用

量子计算通过提供可加速和增强现有工具的新算法,正在重塑金融领域。Infleqtion 的方法涉及投资组合优化的混合量子经典算法,承诺在降低风险的同时最大化投资者回报。此过程中一个关键组成部分是夏普比率,它衡量回报与风险,帮助识别优质投资组合。

量子投资组合构建

Infleqtion 的方法将投资组合优化问题转化为二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题,使其适合量子计算。此转化使投资组合中的每只股票都可以作为优化过程中的变量进行表示,提高了管理大型数据集和潜在投资组合组合的可行性。

Q-CHOP 算法:量子飞跃

与摩根大通合作开发的 Q-CHOP 算法在这一领域脱颖而出。它通过初始化一组处于基态的量子比特并演化它们来解决优化问题,有效地找到最佳投资组合配置。这种方法对约束优化问题特别有利,确保包含指定数量的股票。

CUDA-Q 的贡献

为了测试 Q-CHOP 的可扩展性和有效性,Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台,该平台显著加速了超越传统 CPU 能力的模拟。这一合作伙伴关系展示了量子计算处理大型金融模拟的潜力,为更高效和准确的投资组合管理策略铺平了道路。

未来影响

Infleqtion 对 CUDA-Q 和 Q-CHOP 的使用不仅提高了投资组合的质量,还减少了所需的计算资源。结果表明,量子计算可能会革新超越投资组合优化的各种金融应用,潜在地扩展到诸如直接指数化等领域。

欲了解更多信息,请访问 NVIDIA 博客

Image source: Shutterstock