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title: 金融業界向け！組み合わせ最適化×量子アニーリング・イジングマシン（2021/09/16）
tags:  #量子コンピュータ #量子アニーリング #イジングマシン #組み合わせ最適化 #金融  
author: [株式会社フィックスターズ](https://www.docswell.com/user/fixstars)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 当社フィックスターズは、量子コンピューティング時代を見据えて、さらなる高速化の可能性を追求し、新たな手法による、社会課題の解決と実業務への適用に取り組んでいます。 本無料セミナーでは、金融業界での活用事例・デモをご紹介します。量子アニーリング・イジングマシンの力を、当社クラウドサービス「Fixstars Amplify」を通じてどのように活用できるか、実感いただければ幸いです。  Fixstars Amplifyについてはウェブサイトをご覧ください。 https://amplify.fixstars.com/ja/
published: September 16, 21
canonical: https://www.docswell.com/s/fixstars/KYW1GL-20210916
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金融業界向けセミナー
量子コンピュータ時代を見据えた組合せ最適化
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Agenda
• フィックスターズのご紹介
• 組合せ最適化問題と量子アニーリング・イジングマシン
• Fixstars Amplifyのご紹介
• 金融業界向けの活用デモ：ポートフォリオ最適化
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フィックスターズのご紹介
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ソフトウェア高速化サービス (概要)
お客様のソースコードをご提供いただき、
ソフトウェアの最適化やアルゴリズムの改良を行い高速化したコードをお返しします。
オリジナルソースコードのご提供
当社
高速化したソースコード
コンサルティング
高速化
お客様
サポート
性能評価
アルゴリズムの改良・開発
レポートやコードへのQ&amp;A
ボトルネックの特定
ハードウェアへの最適化
実製品への組込み支援
レポート作成
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フィックスターズの強み
フィックスターズは、コンピュータの性能を最大限に引き出し大量データの高速処理を実現する、
高速化のエキスパート集団です。
低レイヤ
ソフトウェア技術
アルゴリズム
実装力
各産業・研究
分野の知見
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自社Cloudサービス (Fixstars Amplify)
あらゆる量子アニーリング・イジングマシンに対応したアプリケーション開発を、実現するためのクラウドプラットフォ
ームです。多くのマシンを透過的に扱うことを可能にします。
サービス概要
主な特長
様々なマシンに対応
各社が提供する量子アニーリング・イジングマシンを
Fixstars Amplifyから利用することが出来ます。
シンプルで効率的なアプリ開発
複雑で専門性の高いプロセスを自動化し、効率的にマシ
ンを使うための学習コストを、圧倒的に低くします。
PoCから実問題まで対応
大規模問題の入力と高速実行が可能で、PoCや実問題を
視野に入れたアプリケーション開発が行えます。
すぐに開発を開始可能
適用分野 (一例)
・・・
金融
物流
開発環境と実行環境がセットで提供されるため、すぐに
開発を開始することが出来ます。
ライフサイエンス
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組合せ最適化問題と
量子アニーリング・イジングマシン
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組合せ最適化問題と量子アニーリング・イジングマシン
量子アニーリング・イジングマシン ⇒ 組合せ最適化問題を解くための専用マシン
膨大な選択肢から、制約条件を満たし、ベストな選択肢を探索する（組合せ最適化問題）
スケジューリング
配送計画
スマートシティー
参考: 慶應義塾大学 田中宗 准教授 「量子コンピュータ最前線とイジングマシンの可能性」
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集積回路設計


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フィックスターズでの組合せ最適化の取り組み事例
設備スケジューリング最適化
製造工場の設備の利用割り当て
(ジョブショップスケジューリ
ング)を、納期や段取り替えの
時間などを考慮して最適化しま
す
シフト割り付け自動化
人手の直観で時間をかけて行っ
ていた物流倉庫の業務シフト割
り付けを、勤務時間やスキルな
どの条件をもとに最適化した配
置を提示します
金融商品の最適価格付け
経路指示リアルタイム制御
複雑な金融商品の最適な価格付
けを、お客様のアルゴリズムと
プロトタイプソースコードをも
とに高速化・並列化し、100倍
程度の高速化を実現しました
倉庫を走行する多数の搬送ロボ
ット（AGV）が効率よく動作す
るよう、最適経路だけでなく迂
回や交差点での待機などリアル
タイムに指示します
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•
Fixstars Amplifyの標準マシンサービスとして
D-Wave Systemsの量子コンピュータを追加
•
Fixstars Amplifyの利用者は個別にD-Wave Systems
と契約することなく Fixstars Amplify のサービスとし
て量子コンピュータが使えるようになりました
（毎月の利用時間制限あり）
•
9月中にベータ版提供、10月から本格提供
詳細URL: https://www.fixstars.com/ja/news/2166/
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Fixstars Amplifyのご紹介
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量子コンピュータとその周辺
1. 量子コンピュータ
量子ゲート方式
古典汎用コンピュータの上位互換
量子力学の重ね合わせ状態を制御
する量子ゲートを操作し、特定の
問題を汎用的かつ高速に処理する。
1
2
量子コンピュータ
IBM/Google/Rigetti/IonQ
3
量子
アニーリング
イジングマシン
富士通/日立/東芝/Fixstars
D-Wave/NEC
3. 量子アニーリング方式
量子焼きなまし法
イジングマシンの一種であり、量子焼きなまし法の原理に基づ
いて動作する。
量子イジング模型を物理的に搭載したプロセッサで実現する。
自然計算により低エネルギー状態が出力される。
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2. イジングマシン
二値二次多項式模型
二次の多変数多項式で表される目的
関数の最適化問題 (QUBO) を扱う
専用マシン。変数は0,1または±1
統計物理学におけるイジング模型
(磁性体の性質を表す模型) に由来
様々な実装により実現されている。
Amplify AE


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イジングマシン
◼ 各種アニーリングマシンによる計算環境をクラウドで提供
– Ising Machine (= Annealing Machine): 組合せ最適化問題を解くための専用マシン
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Fixstars Amplify の特長
– いつでも 開発環境と実行環境がセットのため
すぐにプログラミングと実行が出来る
– 誰でも
ハードウェアや専門的な知識が不要
無料で開発がスタート可能
– 高速に
10万ビットクラスの大規模問題の
入力と高速実行が可能
– あらゆる 一般に公開されている全てのイジング
マシンを利用可能
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Fixstars Amplify の構成要素
◼ アプリケーション開発プラットフォーム (SDK)
–
–
–
–
–
プログラミング手順の確立
ハードウェアの抽象化
ソフトウェアによるモデル変換の自動化・最適化
ユーザインターフェース・ユーザエクスペリエンスの向上
非専門家も含めたイジングマシンユーザの増加を目指す
◼ 制限や制約無く直ぐに実アプリを実行できるマシン環境
– 理想イジングマシン・リファレンス実装
– GPUを用いた大規模問題が実行可能な超高速イジングマシン
– 「古典」技術から「量子」技術へのスムースな切替を目指す
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Amplify Annealing Engine
◼ 実問題やPoCを視野に入れたアプリケーション開発にも対応
キ ン ググラ フ
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研究・開発利用において無償提供
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Fixstars Amplifyによる課題解決
◼ イジングマシンのための革新的な開発環境
簡単
多くのマシンに対応
✓ SDKをインストールするだけ
ですぐに使える (pip install
amplify)
✓ ハードウェアの専門知識不要
でアプリケーションが開発で
きる
✓ 進化の早いマシンの発展に追
従すべての量子アニーリング/
イジングマシンに対応
✓ 10万ビット級のアニーリング
マシン実行環境が利用可能
始めやすい
✓ 研究・開発用途には開発環境
と実行環境が無償で利用可能
✓ 多くのチュートリアル、サン
プルコードを整備・拡充
多くの人が始めやすい開発プラットフォームを無料で提供
https://amplify.fixstars.com
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Amplify SDKのワークフロー
◼ 従来のプログラミングワークフローとの比較
実行方法
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Amplify SDKによるシンプルプログラミング
数独を解くサンプルアプリ
SDKなし
最適化しても
200行以上
富士通・デジタルアニーラの設定用コード
SDKあり
56行
SDKなし
59行
SDKあり
1行
日立CMOSアニーリングマシンの設定用コード
SDKなし
183行
SDKあり
1行
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出典: Wikipdia
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Amplify 標準提供マシン
最先端の並列化技術
最先端の量子技術
出典:https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-2/
NVIDIA A100/V100
最大10万ビット以上
D-Wave Advantage
5500量子ビット
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金融業界向け事例・デモご紹介
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Amplify を用いた組合せ最適化アプリケーション
Amplify を用いて開発したアプリケーションで、
ポートフォリオ最適化に取り組んでみます。
ポートフォリオ最適化とは
• リスクとリターンを考慮した最適な資産の組合わせを求める問題
• 分散投資、株式ポートフォリオ、資産配分問題
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平均分散モデル
収益率を計算
最適化の考え方
銘柄間の類似度
(共分散)を計算
• 過去の銘柄の値動きから見積もられる期待収益率を最大化
✓ 期待収益率が高い銘柄を選択したい
• 銘柄間の相関を最小化することで潜在的リスクを低減
✓ 同じような値動きをする銘柄を避ける
期待収益率の最大化
相関の最小化
𝑤𝑖 : 銘柄𝑖に何口投資するか
𝛾: 期待収益率の最大化と相関の最小化の
どちらを優先するかを表すパラメータ
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Assaf Almog, Erez Shmueli, “Structural Entropy: Monitoring
Correlation-Based Networks Over Time With Application To Financial
Markets” Scientific Reports volume 9, Article number: 10832 (2019)


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平均分散モデル
過去データ
• 対象銘柄: ナスダック100 (98銘柄)
• 過去データ: 2021/01–05 (5日運用・計60営業日)
98銘柄から20口を選ぶ場合、
問題設定
• 20口投資する場合の最適な銘柄の組合わせは？
• 収益率最大型
• 相関最小型
• バランス型
200垓通りの組合せ
(20,000,000,000,000,000,000,000)
計算時間10秒で最適な組合せを探します
など様々なポートフォリオを求める
デモの設定
• 実行マシン: Fixstars Amplify AE
• 計算時間: 10秒
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デモ1: 最適ポートフォリオの提案
Amplify による高速かつ高精度な最適ポートフォリオの提案
最適ポートフォリオの例
ポートフォリオ①
ポートフォリオ②
ポートフォリオ③
ポートフォリオ①
ポートフォリオ②
ポートフォリオ③
期待収益率: 135%
収益率最大化
期待収益率: 52%
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期待収益率: 38%
相関最小化
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Amplify による実装
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デモ2: 高速バックテストによるモデル・データチューニング
ポートフォリオの運用イメージ
60営業日データ
最適ポートフォリオ ( バランス型)
5営業日(バックテスト)
期待収益率
実績
第一期
0.968%
0.385%
第二期
0.010%
1.576%
第三期
1.221%
-0.441%
第四期
1.098%
0.942%
第五期
1.104%
-0.902%
第一期
ポートフォリオ#1作成
60営業日データ
5営業日(バックテスト)
第二期
・
・
・
・
・
・
ポートフォリオ#2作成
60営業日データ
5営業日(バックテスト)
第五期
ポートフォリオ#5作成
バックテスト実施例
• データ範囲の調整
期待収益率と実績が統計的に一致するようなデータの抽出方法の試行錯誤
• モデルの改善
リスク・リターン比率の調整や値動きの変動因子をカスタマイズ
• 事前条件
ベースとなるポートフォリオからの一部組み替えや改善提案
Amplify による
柔軟かつ高速な
シミュレーション
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Fixstars Amplify: オンラインデモ &amp; チュートリアルページ
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✓ 高速・高精度に組合せ最適化問題を解ける
✓ 簡単にアプリケーションを開発できる
組合せ最適化で課題を抱えている皆様
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お問い合わせ窓口 : contact@fixstars.com
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