Vorhersage von Kreditausfällen mit einem quantengestützten Klassifikator auf einem neutralen Atom-Quantenprozessor

Core Concepts

Ein quantengestützter Klassifikator, der auf einem neutralen Atom-Quantenprozessor implementiert ist, kann eine ähnliche Leistung wie ein klassischer Random-Forest-Algorithmus bei der Vorhersage von Kreditausfällen (Fallen Angels) erreichen, dabei aber eine bessere Interpretierbarkeit und vergleichbare Laufzeiten bieten.

Abstract

Die Studie untersucht die Anwendung von Quantencomputing-Technologien für das Finanzrisikomanagement, insbesondere für die Vorhersage von Kreditausfällen (Fallen Angels).

Zunächst wird ein klassischer Random-Forest-Algorithmus als Benchmark-Lösung präsentiert. Dieser erreicht auf einem Testdatensatz eine Präzision von 28% bei einer Rückrufquote von 83%.

Anschließend wird ein quantengestützter Klassifikator vorgestellt, der auf dem QBoost-Algorithmus basiert. Dieser Ansatz kombiniert klassische Algorithmen mit quantenbasierten Optimierungstechniken, um ein wettbewerbsfähiges, schnelleres und interpretierbareres Modell zu erhalten.

Der quantengestützte Klassifikator wurde auf einem neutralen Atom-Quantenprozessor mit bis zu 60 Qubits implementiert. Er erreicht eine ähnliche Leistung wie der Random-Forest-Benchmark, mit einer Präzision von 27,9% bei einer Rückrufquote von 83%. Dabei benötigt das quantengestützte Modell jedoch nur 50 Basisklassifikatoren im Vergleich zu 1200 beim Random-Forest-Modell, was zu einer besseren Interpretierbarkeit führt.

Darüber hinaus zeigt die Studie, dass durch den Einsatz von Tensor-Netzwerken-basierten Optimierungsverfahren die Leistung des quantengestützten Klassifikators weiter gesteigert werden kann. Mit 90 Basisklassifikatoren erreicht das Tensor-Netzwerke-basierte Modell eine Präzision von 29% bei einer Rückrufquote von 83%.

Stats

Die Studie verwendet einen Datensatz mit über 90.000 Beispielen und rund 150 Merkmalen, der die historische Entwicklung von Kreditratings sowie zahlreiche Finanzkennzahlen umfasst.

Quotes

"Ein quantengestützter Klassifikator, der auf einem neutralen Atom-Quantenprozessor implementiert ist, kann eine ähnliche Leistung wie ein klassischer Random-Forest-Algorithmus bei der Vorhersage von Kreditausfällen (Fallen Angels) erreichen, dabei aber eine bessere Interpretierbarkeit und vergleichbare Laufzeiten bieten."

Key Insights Distilled From

Financial Risk Management on a Neutral Atom Quantum Processor

by Luca... at arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2212.03223.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der quantengestützte Klassifikator weiter verbessert werden, um die Leistung des Random-Forest-Benchmarks deutlich zu übertreffen

Um die Leistung des Random-Forest-Benchmarks signifikant zu übertreffen, könnte der quantengestützte Klassifikator weiter verbessert werden, indem folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Erhöhung der Anzahl der Qubits/Learner: Durch die Erhöhung der Anzahl der Qubits oder Learner im quantengestützten Klassifikator kann die Modellkomplexität erhöht werden, was zu einer verbesserten Leistungsfähigkeit führen kann. Dies könnte dazu beitragen, komplexere Muster in den Daten zu erkennen und präzisere Vorhersagen zu treffen.

Optimierung der Hyperparameter: Eine gründliche Optimierung der Hyperparameter des Modells, einschließlich der Auswahl der richtigen Anzahl und Art der Basislearner, kann zu einer besseren Modellleistung führen. Durch die Feinabstimmung der Hyperparameter kann die Modellgenauigkeit weiter verbessert werden.

Implementierung fortgeschrittener Optimierungsalgorithmen: Die Nutzung fortgeschrittener Optimierungsalgorithmen, die speziell für Quantencomputer entwickelt wurden, könnte die Effizienz des Trainingsprozesses verbessern und zu besseren Modellleistungen führen.

Integration von Feature Engineering: Durch die Integration von fortgeschrittenen Feature-Engineering-Techniken, die speziell auf die Finanzdaten zugeschnitten sind, könnte die Modellleistung weiter optimiert werden. Dies könnte dazu beitragen, relevante Informationen aus den Daten zu extrahieren und die Vorhersagegenauigkeit zu steigern.

Welche zusätzlichen Herausforderungen müssen bei der Implementierung des Boosting-Verfahrens auf dem neutralen Atom-Quantenprozessor gelöst werden

Bei der Implementierung des Boosting-Verfahrens auf dem neutralen Atom-Quantenprozessor müssen einige zusätzliche Herausforderungen bewältigt werden, darunter:

Beherrschung von Interferenzen: Da Quantencomputer anfällig für Interferenzen und Rauschen sind, müssen Mechanismen entwickelt werden, um diese Effekte zu minimieren und die Stabilität des Systems zu gewährleisten.

Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit des Boosting-Verfahrens auf Quantenhardware ist eine Herausforderung, da die Anzahl der Qubits begrenzt ist. Es müssen effiziente Methoden entwickelt werden, um mit zunehmender Komplexität der Modelle umzugehen.

Optimierung von QUBOs: Die Optimierung von QUBOs mit negativen off-diagonalen Werten auf einem neutralen Atom-Quantenprozessor ist technisch anspruchsvoll und erfordert spezielle Ansätze, um die Wechselwirkungen zwischen den Atomen effizient zu steuern.

Quantenfehlerkorrektur: Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Berechnungen auf einem Quantenprozessor zu gewährleisten, ist eine effektive Fehlerkorrektur erforderlich, um Fehler während des Berechnungsprozesses zu erkennen und zu korrigieren.

Welche anderen Finanzanwendungen könnten von den Vorteilen des Quantencomputings profitieren und wie könnte man diese erschließen

Weitere Finanzanwendungen, die von den Vorteilen des Quantencomputings profitieren könnten, sind:

Portfoliooptimierung: Quantencomputing könnte bei der Optimierung von Anlageportfolios helfen, indem komplexe Berechnungen zur Risikobewertung, Diversifizierung und Renditeoptimierung durchgeführt werden.

Kreditrisikobewertung: Die Verwendung von Quantencomputing zur Analyse von Kreditrisiken könnte Finanzinstituten helfen, präzisere Vorhersagen über die Kreditwürdigkeit von Kunden zu treffen und das Risikomanagement zu verbessern.

Algorithmischer Handel: Quantencomputing könnte im algorithmischen Handel eingesetzt werden, um komplexe Handelsstrategien zu entwickeln, die auf großen Datenmengen und schnellen Berechnungen basieren.

Betrugsprävention: Durch die Anwendung von Quantencomputing-Techniken könnten Finanzinstitute effektivere Betrugserkennungssysteme entwickeln, um verdächtige Transaktionen und Aktivitäten zu identifizieren.

Die Erschließung dieser Anwendungen erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Finanzexperten und Quantencomputing-Spezialisten, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die die spezifischen Anforderungen der Finanzbranche erfüllen.