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量子投资组合优化基准未显示优势

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AI 综述

Eric Stopfer和Friedrich Wagner比较量子退火、量子近似优化算法与多种经典方法后称,在所测试的投资组合优化变体中,量子优势空间非常有限;经典混合整数规划可在秒级求得最优解,问题定制启发式在固定运行时间下的解质量持续优于量子方法。 基准使用基于实际股票数据的270个实例,最多包含1000项资产;受硬件限制,量子方法仅测试最多30项资产的实例。因此,该结果不能直接外推至更大规模或其他投资组合优化变体。

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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月8日
  1. arXiv · quant-ph
    量子投资组合优化:一项广泛基准测试

    作者对量子退火和量子近似优化算法在投资组合优化中的表现进行了基准测试,并与经典混合整数规划、模拟退火、最速下降局部搜索、禁忌搜索及问题定制启发式进行比较。基准包含基于实际股票数据的270个实例、最多1,000项资产,但受硬件限制,量子方法仅测试最多30项资产的实例;结果显示混合整数规划可在秒级求得最优解,问题定制启发式在固定运行时间下的解质量持续优于量子方法。

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