Quantum Portfolio Optimizer – API-Referenz

Typ: `json`

Wörterbuch mit den Kursen der Vermögenswerte. Die Daten müssen als JSON-Objekt strukturiert sein, das Informationen über die Schlusskurse von Finanzanlagen zu bestimmten Zeitpunkten enthält. Das Format lautet wie folgt:

• Primärschlüssel (Zeichenkette): Der Name oder das Tickersymbol des Finanzinstruments (zum Beispiel „ 8801.T “).
• Sekundärschlüssel (Zeichenkette): Das Datum im Format JJJJ-MM-TT.
• Wert (Zahl): Der Schlusskurs des Wertpapiers am angegebenen Datum. Preise können entweder normalisiert oder nicht normalisiert eingegeben werden.

Beachten Sie, dass alle Datenbanken denselben Sekundärschlüssel (Datumsangaben) haben müssen. Fehlt bei einem bestimmten Objekt ein Datum, das bei anderen vorhanden ist, muss dieses Datum ergänzt werden, um die Konsistenz zu gewährleisten. Dies kann beispielsweise durch Verwendung des zuletzt erfassten Schlusskurses dieses Wertpapiers erfolgen.

• Erforderlich: Ja
• Beispiel:

{
    "8801.T": {
        "2023-01-01": 2374.0,
        "2023-01-02": 2374.0,
        "2023-01-03": 2374.0,
        "2023-01-04": 2356.5,
        ...
    },
    "AAPL": {
        "2023-01-01": 145.2,
        "2023-01-02": 146.5,
        "2023-01-03": 147.3,
        "2023-01-04": 148.1,
        ...
    },
    ...
}

{
    "asset_name": {
        "date": closing_value,
        ...
    },
    ...
}

Typ: `json`

Einstellungen des QUBO. Die folgende Tabelle beschreibt die Schlüssel des qubo_settings Wörterbuchs. Erstellen Sie das Wörterbuch, indem Sie die Anzahl der Zeitschritte nt, die Anzahl der Auflösungsqubits nqund den angeben max_investment – oder ändern Sie andere Standardwerte.

• Erforderlich: Ja

Typ: `json`

Standardwert: `None`

Einstellungen des Ansatzes. Um die Standardoptionen zu ändern, erstellen Sie ein Wörterbuch für den ansatz_settings Parameter mit den folgenden Schlüsseln. Standardmäßig ist der Ansatz auf gesetzt "real_amplitudes", und beide zusätzlichen Optionen (siehe folgende Tabelle) sind auf gesetzt False.

* Mögliche Ansätze

• real_amplitudes
• cyclic
• optimized_real_amplitudes
• tailored (Nur für ibm_torino das Backend, 7 Assets, 4 Zeitschritte und 4 Auflösungsqubits)

** Wenn auf Falsegesetzt multiple_passmanager ist, verwendet die Funktion den Standard-Pass-Manager von Qiskit mit optimization_level=3. Wenn diese Option aktiviert ist True, vergleicht die multiple_passmanager Subroutine drei Pass-Manager: den bisherigen Standard-Pass-Manager von Qiskit, einen Pass-Manager, der die Qubits auf die Kette der nächsten Nachbarn der QPU abbildet, sowie die AI-Transpiler -Dienste. Anschließend wird der Pass-Manager mit dem geschätzten geringeren kumulativen Fehler ausgewählt.

• Erforderlich: Nein

Typ: `json`

Standardwert: `None`

Einstellungen des Optimierers. Dieser Parameter ist ein Wörterbuch mit einigen konfigurierbaren Optionen für den Optimierungsprozess.

Unter den primitive_options``optimizer_options Schlüsseln und legen wir Wörterbücher mit den folgenden Parametern fest:

primitive_options

optimizer_options

• Erforderlich: Nein

Typ: `str`

Der Name des QPU-Backends

• Erforderlich: Nein
• Beispiel: ibm_torino

Typ: `list` of `str`

Standardwert: Empty list

Liste der Sitzungs-IDs zum Abrufen von Daten aus früheren Durchläufen. Um eine Ausführung fortzusetzen oder Aufträge abzurufen, die in einer oder mehreren früheren Sitzungen verarbeitet wurden, muss die Liste der Sitzungs-IDs im previous_session_id Parameter übergeben werden. Dies ist besonders nützlich in Fällen, in denen eine Optimierungsaufgabe aufgrund eines Fehlers im Ablauf nicht abgeschlossen werden konnte und die Ausführung dennoch beendet werden muss. Dazu müssen Sie dieselben Argumente wie bei der ersten Ausführung sowie die beschriebene previous_session_id Liste angeben.

• Erforderlich: Nein
• Beispiel: ["session_id_1", "session_id_2"]

Typ: `bool`

Standardwert: `True`

Eine rauschbewusste SQD-Nachbearbeitung anwenden.

• Erforderlich: Nein
• Beispiel: True

Typ: `list` of `str`

Standardwert: Empty list

Liste der Tags zur Identifizierung des Experiments.

• Erforderlich: Nein
• Beispiel: ["optimization", "quantum_computing"]

Typ: dict[str, dict[str, float]]

Enthält die Anlagestrategie im Zeitverlauf, wobei jeder Zeitstempel bestimmten Anlagegewichten zugeordnet ist (jedes Gewicht entspricht dem auf den Gesamtanlagebetrag normierten Anlagebetrag).

• Beispiel: {'time_1': {'asset_1': 0.2, 'asset_2': 0.3, ...}, ...}

Typ: dict[str, Any]

Im Rahmen der Analyse generierte Daten, einschließlich Lösungen, Kosten und Kennzahlen.

Beschreibung des all_samples_metrics Wörterbuchs