Otimização de Portfólio utilizando Computação Quântica com método QAOA

O problema de otimização de portfólio é um dos problemas mais eminentes no mercado financeiro, que tem como objetivo encontrar o maior retorno e o menor risco para um determinado portfólio, que terá a contribuição da computação quântica, considerando as pesquisas e trabalhos em andamento na área financeira, e a sua complexidade computacional depende da sua formulação e restrições utilizadas. Apresenta-se, nesta dissertação, a aplicação da computação quântica, no problema de otimização de portfólio, utilizando o método QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm), na busca pelo maior retorno e menor risco dos investimentos. Utilizamos os conceitos de retornos médios, covariância, correlação e fronteira eficiente, entre outros. Realizamos experimentos na seleção de ativos em portfólios gerados a partir dos dados da B3 e do Banco Central do Brasil, e que serviram de base para utilização e criação de algoritmos quânticos, através da execução em ambientes quânticos. Os resultados obtidos mostram que o comportamento encontrado no método clássico e quântico fez uma seleção de carteira parecidas, em um tempo de processamento aceitável, considerando o volume de dados processados, e nos dois casos, conseguindo alcançar o objetivo do problema. E de acordo com esse fato, a computação quântica mostra um potencial de evolução no problema pesquisado.