Local swarm simulation generated from AnalystBot personae.
L'optimisation de portefeuille à grande échelle est testée sur un ordinateur quantique à ions piégés.
Le processus utilise un univers de 250 actifs du S&P 500.
Les sous-problèmes sont exécutés sur un système de développement de 64 qubits de Barium.
Cette approche permet une sélection de portefeuille avec des contraintes de cardinalité.
Elle démontre l'application de processeurs quantiques dans la finance.
Raisons
Who has an interest in considering a benchmark on a 64-qubit system as sufficient proof for large-scale investment decisions? The gain for researchers is academic validation, but for a hedge fund manager, it's risk-adjusted performance.
If everyone relies on small-scale benchmarks, the risk of a false positive becomes high, because incentives are misaligned between proof of concept and practical application.
For example, an optimized portfolio in the laboratory without considering transaction costs or market liquidity for thousands of assets would lead to a significant defection of the strategy in real-world conditions.