ディッケ状態アンサッツを用いた変分量子固有値解法による多クラス・ポートフォリオ最適化

投資において量子の発想が重要な理由

現代の投資家は難題に直面しています。膨大な組み合わせのなかで、どのように資金を複数の資産に配分してリスクとリターンのバランスを取るか──考え得るポートフォリオの数は天文学的で、単純な総当たり探索では対処できません。本論文は、台頭しつつある量子コンピュータが古典的アルゴリズムと協調して、特に株式、債券、コモディティ、暗号資産など複数の資産クラスにわたる分散投資が求められる場合に、この課題をより賢く解く助けになる可能性を検討します。

引用: Scursulim, J.V.S., Langeloh, G.M., Beltran, V.L. et al. Multiclass portfolio optimization via variational quantum Eigensolver with Dicke state ansatz. Sci Rep 16, 6208 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36333-4

キーワード: 量子コンピューティング, ポートフォリオ最適化, 分散投資, ディッケ状態, ハイブリッドアルゴリズム