The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a hybrid quantum-classical method. It encodes the objective as a Hamiltonian, alternates cost and mixer operators in a parameterized circuit, and uses a classical optimizer to update the parameters to approach the optimal solution. This study applies QAOA to a portfolio optimization problem to explore, under fixed constraints, how the circuit depth and the optimizer’s iteration limit affect performance and to outline a practical route and potential improvements for using QAOAin real financial settings.     «

The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) is a hybrid quantum-classical method. It encodes the objective as a Hamiltonian, alternates cost and mixer operators in a parameterized circuit, and uses a classical optimizer to update the parameters to approach the optimal solution. This study applies QAOA to a portfolio optimization problem to explore, under fixed constraints, how the circuit depth and the optimizer’s iteration limit affect performance and to outline a practical...     »

Der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ist eine quantenklassische Hybridmethode. Er kodiert die Zielfunktion als Hamilton-Operator, alterniert in einem parametrisierten Schaltkreis Kosten- und Mischoperatoren und verwendet einen klassischen Optimierer, der die Parameter aktualisiert, um sich der optimalen Lösung anzunähern. Diese Studie wendet QAOA auf ein Portfolio-Optimierungsproblem an, um unter festen Nebenbedingungen zu untersuchen, wie die Schaltungstiefe und die Iterationsgrenze des Optimierers die Leistung beeinflussen, und um einen praktikablen Weg sowie mögliche Verbesserungen für den Einsatz von QAOA in realen Finanzanwendungen aufzuzeigen.     «

Der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ist eine quantenklassische Hybridmethode. Er kodiert die Zielfunktion als Hamilton-Operator, alterniert in einem parametrisierten Schaltkreis Kosten- und Mischoperatoren und verwendet einen klassischen Optimierer, der die Parameter aktualisiert, um sich der optimalen Lösung anzunähern. Diese Studie wendet QAOA auf ein Portfolio-Optimierungsproblem an, um unter festen Nebenbedingungen zu untersuchen, wie die Schaltungstiefe und die Iterationsg...     »