Infleqtion 通過 NVIDIA CUDA-Q 使用 Q-CHOP 增強投資組合優化

詹姆斯·丁

2025年5月23日 01:21

Infleqtion 利用 NVIDIA 的 CUDA-Q 平台，通過 Q-CHOP 算法增強投資組合優化，承諾通過量子計算改善財務結果。

Infleqtion，一家全球量子技術公司，通過將量子計算與傳統方法相結合，正在金融服務領域開創進步，以優化投資組合。這一創新得益於NVIDIA的CUDA-Q平台，該平台支持量子約束哈密頓優化(Q-CHOP)算法，具體內容見NVIDIA的博客文章。

量子計算的角色

量子計算正在重塑金融格局，提供新的算法以加速和增強現有工具。Infleqtion 的方法涉及一種混合量子-經典算法用於投資組合優化，承諾在最小化風險的同時最大化投資者的回報。這個過程的一個關鍵組成部分是夏普比率，它衡量回報與風險的關係，有助於識別優越的投資組合。

量子投資組合構建

Infleqtion 的方法將投資組合優化問題轉化爲二次無約束二進制優化 (QUBO) 問題，使其適合量子計算。這種轉化允許投資組合中的每只股票在優化過程中被表示爲一個變量，從而增強了管理大量數據和潛在投資組合組合的可行性。

Q-CHOP算法：一次量子飛躍

Q-CHOP算法是與摩根大通合作開發的，在這一領域中脫穎而出。它通過初始化一組處於基態的量子比特，並使其演化以解決優化問題，有效地找到最佳投資組合配置。這種方法對於受限優化問題特別有益，確保包括指定數量的股票。

CUDA-Q的貢獻

爲了測試Q-CHOP的可擴展性和有效性，Infleqtion利用了NVIDIA的CUDA-Q平台，該平台顯著加速了超越傳統CPU能力的模擬。這一合作關係展示了量子計算處理大規模金融模擬的潛力，爲更高效和準確的投資組合管理策略鋪平了道路。

未來影響

Infleqtion使用CUDA-Q和Q-CHOP不僅提高了投資組合的質量，還減少了所需的計算資源。結果表明，量子計算可能會徹底改變多種金融應用，超越投資組合優化，可能擴展到直接指數等領域。

有關更多信息，請訪問NVIDIA博客。

圖片來源：Shutterstock