ブラックロック、ハイイールド債の選定のために「量子認識」AIをテスト
Qognitive機械学習モデルを使用して、取引困難な証券の流動的な代替品を見つける研究
ブラックロックは、米国のヘッジファンドが設立した人工知能企業と提携し、AIを使った社債の新しい分類方法をテストしました。
資産運用会社はQognitive社と協力し、同社の量子認識機械学習モデルを使用して、投資でよく問題になる取引困難なハイイールド債の最も類似した流動性の高い代替品を選びました。
概念実証はうまくいきましたジョシュア・ロザラー、ブラックロック
テストでは、QCMLは従来の機械学習であるランダムフォレスト・モデルよりも、類似した債券の識別に優れているようです。
「ブラックロックのデータ・サイエンティストで、この研究に携わったジョシュア・ロザラーは次のように述べています。
ブラックロックのクオンツは、QCMLが取引の少ない地方債の価格決定や、ETF取引における証券のバスケットのマッチング、不完全なデータのギャップを埋める可能性について議論してきました。同社は現在
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