Börsen-Millionen mit DAX-Quanten-Annealing entwickelt von SelMcKenzie Author D. Selzer-McKenzie Youtube: Videolink https://youtu.be/O4pNdJrrW_A Ja, er ist bereits da, der DAX-Quanten-Annealer mit der Software der Quantenalgorithmen. Eine Software, die punktgenau den Tages-Kursverlauf des DAX im voraus vorhersagen kann. Jedermann kann sich gerne auf meiner Internetsite eine Demoversion kostenlos herunterladen und ausprobieren. Nur, damit es richtig läuft, ist ein Quantencomputer erforderlich. Aber auch mit einem ganz normalen Computer können Sie ein Tag vorher, bevor Sie traden wollen, etwa 19 Stunden den Computer laufen und berechnen lassen. Ohne Quantencomputer ist das natürlich sehr zeitaufwendig, was aber eben durch hohe treffsichere Gewinne belohnt werden wird. Durch die implemitierte Künstliche Intelligenz und einer inneliegenden Datenbank aller Dax-Kurse in Minutenzeiten der letzten 25 Jahre berechnet das Programm ganz exakt, wie der Dax sich am kommenden Tag entwickeln wird. Ein Beispiel: Heute ist Mittwoch der 19.8.2020 und wir haben es jetzt 6:00 Uhr am frühen morgen, ich habe das Programm die Nacht durchrechnen lassen. Und das Programm hat erstellt: Der Dax eröffnet heute um 7:00 Uhr, also in einer Stunde, mit 12910 Punkten, um 7:20 steigt der Dax auf 12920 Punkte, bis 7:30 Uhr fällt er wieder auf 12900 Punkte und steigt dann wieder bis 7:45 Uhr auf 12910 Punkte. Schauen Sie also bitte um etwa 8:00 Uhr auf den Verlauf des Dax, ob es so tatsächlich gekommen ist. Das Programm ist eine enorme Hilfe, weil es die Kurse täglich quasi voraussehen kann, durch ihre Künstliche Intelligenz, und wenn man das bei Traden ausnutzt sind die Börsen-Millionen nur so vorgezeichnet. Was ist Quanten-Annealing? Quantencomputing nutzt Quantenzustände subatomarer Partikel, um Rechenoperationen durchzuführen und/oder Daten zu speichern. Unter dem Oberbegriff Quantencomputing werden derzeit mehrere verschiedene Ansätze zusammengewürfelt. Einer davon ist Quanten-Annealing (englisch: Quantum Annealing). Quantum-Annealing ist eine Klasse von algorithmischen Methoden und metaheuristischen Tools zur Lösung von Optimierungsproblemen, welche sich die Quantenfluktuation zu Nutze machen, um das globale Minimum einer gegebenen Zielfunktion näherungsweise zu suchen. (Eine Quantenfluktuation ist das zeitweilige Erscheinen von energetischen Teilchen aus dem leeren Raum.) Beim Durchforsten des Suchraums dieser Aufgabenstellungen macht sich Quanten-Annealing die Quanten-Überlagerung zu Nutze. Das System durchläuft hierbei eine zeitabhängige Entwicklung, bei der sich die Amplituden der Kandidatenzustände in Abhängigkeit von der Stärke des Querfelds ändern, was das Quanten-Tunneling ermöglicht. Als Resultat eines adiabatischen Prozesses wird eine Hamiltonsche Gleichung gefunden, deren Grundzustand die Lösung der Annealing-Aufgabe darstellt. Quanten-Annealing bietet Laufzeitvorteile für harte Optimierungsprobleme, welche durch raue Energielandschaften gekennzeichnet sind. Quanten-Annealing übertrifft die Leistung von simuliertem Annealing bei Problemen von ab etwa 1.000 binären Variablen. (Bei simuliertem Annealing handelt es sich um ein heuristisches Approximationsverfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen, die so komplex sind, dass sie das Ausprobieren aller Möglichkeiten sowie mathematische Optimierungsverfahren ausschließen). Quanten-Annealing wird hauptsächlich für kombinatorische Optimierungsprobleme verwendet. Eine geeignete Aufgabenstellung verfügt idealerweise über einen diskreten Suchraum und viele lokale Minima (im Fachjargon „rugged energy landscape“). Ein Quantum-Annealer spielt seine Stärken bei Problemen aus, für die es in einer „felsigen“ Energielandschaft potenziell viele brauchbare Lösungen gibt und bereits irgendeine beliebige davon — also ein lokales statt des absoluten Minimums der Optimierungsfunktion — ein zufriedenstellendes Resultat darstellt. Diese Art eines Quantencomputers löst bereits heute kombinatorische Optimierungsprobleme im Bereich der Verkehrsflussoptimierung, zum Beispiel im Volkswagen-Konzern, sowie in der Materialforschung für die Luft- und Raumfahrt, etwa bei Airbus, der NASA und bei Lockheed Martin.

 

Börsen-Millionen mit DAX-Quanten-Annealing entwickelt von SelMcKenzie

Author D. Selzer-McKenzie

Youtube: Videolink

https://youtu.be/O4pNdJrrW_A

Ja, er ist bereits da, der DAX-Quanten-Annealer mit der Software der Quantenalgorithmen. Eine Software, die punktgenau den Tages-Kursverlauf des DAX im voraus vorhersagen kann. Jedermann kann sich gerne auf meiner Internetsite eine Demoversion kostenlos herunterladen und ausprobieren. Nur, damit es richtig läuft, ist ein Quantencomputer erforderlich. Aber auch mit einem ganz normalen Computer können Sie ein Tag vorher, bevor Sie traden wollen, etwa 19 Stunden den Computer laufen und berechnen lassen. Ohne Quantencomputer ist das natürlich sehr zeitaufwendig, was aber eben durch hohe treffsichere Gewinne belohnt werden wird. Durch die implemitierte Künstliche Intelligenz und einer inneliegenden Datenbank aller Dax-Kurse in Minutenzeiten der letzten 25 Jahre berechnet das Programm ganz exakt, wie der Dax sich am kommenden Tag entwickeln wird.

Ein Beispiel: Heute ist Mittwoch der 19.8.2020 und wir haben es jetzt 6:00 Uhr am frühen morgen, ich habe das Programm die Nacht durchrechnen lassen. Und das Programm hat erstellt:

Der Dax eröffnet heute um 7:00 Uhr, also in einer Stunde, mit 12910 Punkten, um 7:20 steigt der Dax auf 12920 Punkte, bis 7:30 Uhr fällt er wieder auf 12900 Punkte und steigt dann wieder bis 7:45 Uhr auf 12910 Punkte. Schauen Sie also bitte um etwa 8:00 Uhr auf den Verlauf des Dax, ob es so tatsächlich gekommen ist.

Das Programm ist eine enorme Hilfe, weil es die Kurse täglich quasi voraussehen kann, durch ihre Künstliche Intelligenz, und wenn man das bei Traden ausnutzt sind die Börsen-Millionen nur so vorgezeichnet.

 

Was ist Quanten-Annealing?

Quantencomputing nutzt Quantenzustände subatomarer Partikel, um Rechenoperationen durchzuführen und/oder Daten zu speichern. Unter dem Oberbegriff Quantencomputing werden derzeit mehrere verschiedene Ansätze zusammengewürfelt. Einer davon ist Quanten-Annealing (englisch: Quantum Annealing).

Quantum-Annealing ist eine Klasse von algorithmischen Methoden und metaheuristischen Tools zur Lösung von Optimierungsproblemen, welche sich die Quantenfluktuation zu Nutze machen, um das globale Minimum einer gegebenen Zielfunktion näherungsweise zu suchen. (Eine Quantenfluktuation ist das zeitweilige Erscheinen von energetischen Teilchen aus dem leeren Raum.)

Beim Durchforsten des Suchraums dieser Aufgabenstellungen macht sich Quanten-Annealing die Quanten-Überlagerung zu Nutze. Das System durchläuft hierbei eine zeitabhängige Entwicklung, bei der sich die Amplituden der Kandidatenzustände in Abhängigkeit von der Stärke des Querfelds ändern, was das Quanten-Tunneling ermöglicht. Als Resultat eines adiabatischen Prozesses wird eine Hamiltonsche Gleichung gefunden, deren Grundzustand die Lösung der Annealing-Aufgabe darstellt.

Quanten-Annealing bietet Laufzeitvorteile für harte Optimierungsprobleme, welche durch raue Energielandschaften gekennzeichnet sind. Quanten-Annealing übertrifft die Leistung von simuliertem Annealing bei Problemen von ab etwa 1.000 binären Variablen. (Bei simuliertem Annealing handelt es sich um ein heuristisches Approximationsverfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen, die so komplex sind, dass sie das Ausprobieren aller Möglichkeiten sowie mathematische Optimierungsverfahren ausschließen).

Quanten-Annealing wird hauptsächlich für kombinatorische Optimierungsprobleme verwendet. Eine geeignete Aufgabenstellung verfügt idealerweise über einen diskreten Suchraum und viele lokale Minima (im Fachjargon „rugged energy landscape“).

Ein Quantum-Annealer spielt seine Stärken bei Problemen aus, für die es in einer „felsigen“ Energielandschaft potenziell viele brauchbare Lösungen gibt und bereits irgendeine beliebige davon — also ein lokales statt des absoluten Minimums der Optimierungsfunktion — ein zufriedenstellendes Resultat darstellt. Diese Art eines Quantencomputers löst bereits heute kombinatorische Optimierungsprobleme im Bereich der Verkehrsflussoptimierung, zum Beispiel im Volkswagen-Konzern, sowie in der Materialforschung für die Luft- und Raumfahrt, etwa bei Airbus, der NASA und bei Lockheed Martin.