למידת חיזוק קוונטית משיגה ביצועים של RL קלאסי עם פי 100 פחות פרמטרים

ממצא מרכזי

לפי המאמר "Quantum RL vs. Classical Deep RL: A New Era for Dynamic Portfolio Optimization?" מאת Vincent Gurgul, Ying Chen ו-Stefan Lessmann, סוכני למידת חיזוק קוונטית (QRL) עם מעגלים קוונטיים משיגים ביצועים דומים למודלים קלאסיים של למידת חיזוק עמוקה תוך שהם פועלים עם פחות פרמטרים בסדרי גודל שלמים. לזה יש השלכות משמעותיות על כל מי שבונה מערכות מסחר בפרודקשן שבהן עלויות חישוב ויעילות המודל הן אילוצים קריטיים.

מה המשמעות של למידת חיזוק קוונטית?

למידת חיזוק קוונטית היא יישום עקרונות מחשוב קוונטי על בעיות למידת חיזוק - באופן ספציפי, שימוש במעגלים קוונטיים במקום רשתות נוירונים קלאסיות בתור ה"מוח" של סוכן RL. המאמר "Quantum RL vs. Classical Deep RL" מתמודד עם האתגר של אופטימיזציה דינמית של תיקי השקעות שכולנו מכירים כשאנחנו בונים מערכות מסחר אלגוריתמיות: איך אנחנו יוצרים סוכנים שיכולים להסתגל לתנאי שוק משתנים בלי לדרוש משאבי חישוב אדירים?

הבעיה שכולנו מכירים

גישות למידת חיזוק מודרניות למסחר פיננסי - במיוחד שיטות כמו Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) ו-Deep Q-Networks (DQN) - דורשות מיליוני פרמטרים כדי להשיג ביצועים טובים. אנחנו מדברים על רשתות נוירונים עם מספר שכבות נסתרות, כל אחת מכילה מאות או אלפי נוירונים. העלות החישובית מתרחבת באופן אקספוננציאלי: יותר פרמטרים פירושם יותר זיכרון, זמני אימון ארוכים יותר, ועלויות מסקנה גבוהות יותר בפרודקשן.

מסתבר שיש בעיה עמוקה יותר: המודלים הקלאסיים שלנו נאבקים עם הכללה על פני משטרי שוק שונים. מודל שאומן על דאטה של שוק עולה לעיתים קרובות נכשל בצורה דרמטית כששווקים הופכים ירידה. אנחנו בסופו של דבר צריכים מודלים נפרדים עבור תנאים שונים, או אימון מתמיד, מה שמכפיל את עלויות התשתית שלנו. הארכיטקטורה היסודית - לערום עוד שכבות רשת נוירונים - מגיעה לתשואות יורדות תוך שהיא צורכת עוד ועוד משאבים.

מה החוקרים גילו

החוקרים יישמו גרסאות קוונטיות של DDPG ו-DQN על ידי החלפת שכבות רשת נוירונים קלאסיות במעגלים קוונטיים (מה שנקרא Variational Quantum Circuits או VQCs). תחשבו על זה כך: במקום שמידע זורם דרך שכבות של נוירונים מלאכותיים עם מטריצות משקל, הדאטה זורם דרך רצפים של שערים קוונטיים שפועלים על קיוביטים. ה"למידה" קורית על ידי התאמת הפרמטרים של השערים הקוונטיים האלה במקום משקלי נוירונים.

בואו נפרק את זה - כך עובדת הארכיטקטורה הקוונטית: מידע על מצב השוק - היסטוריית מחירים, אינדיקטורים טכניים כמו ממוצעים נעים, נתוני נפח - מקודד למצבים קוונטיים באמצעות מה שנקרא "angle encoding" או טכניקות "data re-uploading". זה ממפה דאטה פיננסי קלאסי למרחב הילברט שבו מתרחש החישוב הקוונטי. המעגל הקוונטי אז מעבד את המצב המקודד הזה דרך שערי סיבוב עם פרמטרים ושערי שזירה (entangling gates). לבסוף, מדידת הקיוביטים מייצרת ערכי פעולה (Q-values) או החלטות פוליסי שאומרות לסוכן אילו עסקאות לבצע.

יישום מעשי

ככה נראה מבנה סוכן RL קוונטי בסיסי מבחינה קונספטואלית:

# דוגמה: מבנה סוכן מסחר קוונטי
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import Parameter
import numpy as np

class QuantumTradingAgent:
    def __init__(self, n_qubits=4, n_layers=3):
        self.n_qubits = n_qubits
        self.n_layers = n_layers
        self.params = [Parameter(f'θ_{i}') for i in range(n_qubits * n_layers)]
        
    def build_circuit(self, market_state):
        """בניית VQC לעיבוד מצב שוק"""
        qc = QuantumCircuit(self.n_qubits)
        
        # קידוד מצב שוק למעגל קוונטי
        for i, feature in enumerate(market_state[:self.n_qubits]):
            qc.ry(feature, i)  # Angle encoding
        
        # שכבות ווריאציוניות
        param_idx = 0
        for layer in range(self.n_layers):
            # שכבת סיבוב (ניתנת לאימון)
            for qubit in range(self.n_qubits):
                qc.ry(self.params[param_idx], qubit)
                param_idx += 1
            
            # שכבת שזירה
            for qubit in range(self.n_qubits - 1):
                qc.cx(qubit, qubit + 1)
        
        # מדידה לקבלת Q-values
        qc.measure_all()
        return qc
    
    def get_action(self, market_state):
        """הרצת מעגל וחילוץ החלטת מסחר"""
        circuit = self.build_circuit(market_state)
        # הרצה על חומרה/סימולטור קוונטי
        result = execute_quantum_circuit(circuit)
        q_values = extract_q_values(result)
        return np.argmax(q_values)  # הפעולה הטובה ביותר

לולאת האימון עוקבת אחרי גישה היברידית קוונטית-קלאסית:

# דוגמה: לולאת אימון היברידית
def train_quantum_agent(agent, market_data, episodes=1000):
    """
    אימון סוכן RL קוונטי על דאטה היסטורי של שוק
    משתמש ב-parameter-shift rule עבור גרדיאנטים קוונטיים
    """
    optimizer = Adam(learning_rate=0.01)
    replay_buffer = ExperienceReplayBuffer(size=10000)
    
    for episode in range(episodes):
        state = market_data.reset()
        episode_reward = 0
        
        while not done:
            # הסוכן הקוונטי בוחר פעולה
            action = agent.get_action(state)
            next_state, reward, done = market_data.step(action)
            
            # אחסון ניסיון
            replay_buffer.add(state, action, reward, next_state)
            
            # דגימת באץ' וחישוב loss
            batch = replay_buffer.sample(batch_size=32)
            loss = compute_td_loss(agent, batch)
            
            # חישוב גרדיאנטים בשימוש ב-parameter-shift rule
            # זה החלק הספציפי לקוונטי
            gradients = parameter_shift_gradients(agent, batch)
            
            # עדכון פרמטרי מעגל קוונטי (אופטימייזר קלאסי)
            optimizer.apply_gradients(zip(gradients, agent.params))
            
            state = next_state
            episode_reward += reward
        
        print(f"Episode {episode}: Total Reward = {episode_reward}")
    
    return agent

תוצאות ומספרים מרכזיים

• יעילות פרמטרים - הסוכנים הקוונטיים פעלו עם פחות פרמטרים בסדרי גודל בהשוואה למודלים קלאסיים של DDPG/DQN תוך שמירה על ביצועים תחרותיים. איפה שמודלים קלאסיים עשויים להשתמש במיליוני פרמטרים, הגרסאות הקוונטיות השיגו תוצאות דומות עם אולי מאות או אלפי פרמטרים בשערים הקוונטיים.
• עמידות על פני משטרי שוק - בדיקות אמפיריות על דאטה פיננסי מהעולם האמיתי הראו שסוכני QRL הציגו שונות מופחתת בביצועים כשנבדקו על פני תנאי שוק שונים. המודלים הקוונטיים הכלילו טוב יותר בין שווקים עולים ויורדים בהשוואה למקבילים הקלאסיים שלהם.
• שיקולי זמן השהיה - בעוד שהביצוע הליבתי של מעגל קוונטי על יחידות עיבוד קוונטיות (QPUs) הוא מהיר, תשתית קוונטית ענן נוכחית מציגה תקורת תקשורת שהופכת מסחר בתדירות גבוהה בזמן אמת לא מעשי עם הטכנולוגיה של היום. זו מגבלת תשתית, לא בעיה אלגוריתמית יסודית.

איך זה משתלב בארגז הכלים שלנו

מסתבר ש-RL קוונטי לא מחליף גישות קלאסיות - הוא משלים אותן בתרחישים ספציפיים. עבור אפליקציות שבהן יעילות פרמטרים היא קריטית (פריסה על המכשיר, סביבות מוגבלות במשאבים, או כשמאמנים אנסמבלים ענקיים), גישות קוונטיות מציעות אלטרנטיבה משכנעת. הקטע המדליק הוא שמספר הפרמטרים המופחת פירושו טביעת רגל זיכרון נמוכה יותר ואולי מסקנה מהירה יותר ברגע שחומרה קוונטית מבשילה.

שיטות RL עמוקות קלאסיות כמו DDPG ו-DQN נשארות סוסי העבודה עבור מערכות מסחר בפרודקשן היום, במיוחד עבור אפליקציות בתדירות גבוהה שבהן זמן השהיה הוא קריטי. אבל ככל שתשתית מחשוב קוונטי משתפרת - עם זמני שער מהירים יותר, קוהרנטיות קיוביט טובה יותר, ותקורת תקשורת נמוכה יותר - אנחנו יכולים לראות ארכיטקטורות היברידיות צצות: מערכות קלאסיות להחלטות בזמן אמת, סוכנים קוונטיים לאיזון תיק אסטרטגי או אופטימיזציה לילית.

בעיניי - האם כדאי לשים לב?

לעניות דעתי, המחקר הזה מאמת למידת מכונה קוונטית כמתחרה רצינית למערכות AI פיננסיות עתידיות, לא רק סקרנות תיאורטית. היעילות בפרמטרים לבדה היא יוצאת דופן - השגת ביצועים דומים עם פחות פרמטרים בצורה דרמטית פותרת את אחת מנקודות הכאב הגדולות ביותר בפריסת מודלי RL מורכבים בסקייל.

יוזקייס שאני מוצא הכי משכנע עכשיו הוא לא מסחר בתדירות גבוהה (שבו זמן השהיה הורג את היתרון הקוונטי) אלא אופטימיזציה של תיק לטווח בינוני, מערכות ניהול סיכונים, ומסגרות backtesting שבהן אנחנו יכולים לסבול זמן השהיה מעט גבוה יותר בתמורה לחיסכון עצום בפרמטרים. תארו לעצמכם הרצה של מודלי אנסמבל של מאות סוכנים קוונטיים עם אותו תקציב חישוב שתומך כיום בכמה סוכני RL עמוקים קלאסיים.

המגבלה שצריך להכיר: אנחנו עדיין בימים מוקדמים של חומרה קוונטית. מכשירי Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) נוכחיים יש להם ספירות קיוביט מוגבלות וזמני קוהרנטיות. אבל המסלול ברור, והיסוד האלגוריתמי שהמאמר הזה מניח יהיה בעל ערך ככל שהחומרה תדביק את הקצב.

קישור למאמר: Quantum RL vs. Classical Deep RL: A New Era for Dynamic Portfolio Optimization?

שאלות נפוצות

מה המאמר "Quantum RL vs. Classical Deep RL" מגלה?

המאמר מגלה שסוכני למידת חיזוק קוונטית עם מעגלים קוונטיים משיגים ביצועים דומים למודלים קלאסיים של RL עמוק (DDPG, DQN) עבור אופטימיזציה של תיק השקעות, אבל עם פחות פרמטרים בסדרי גודל והכללה טובה יותר על פני תנאי שוק שונים.

מי ערך את המחקר הזה?

המאמר נכתב על ידי Vincent Gurgul, Ying Chen ו-Stefan Lessmann, ופורסם ב-arXiv בינואר 2025. המחקר בוחן יישום מעשי של מחשוב קוונטי לבעיות למידת חיזוק פיננסיות.

למה זה חשוב למערכות מסחר בפרודקשן?

יעילות פרמטרים מתורגמת ישירות לעלויות חישוב נמוכות יותר, דרישות זיכרון מופחתות, ואולי הכללה טובה יותר - כל הגורמים קריטיים כשאנחנו פורסים סוכני RL מתוחכמים בסביבות פרודקשן שבהן אנחנו צריכים לעבד דאטה של שוק ולקבל החלטות בסקייל.

מה כדאי לעשות בעקבות המחקר הזה?

לעקוב אחרי הבשלת תשתית מחשוב קוונטי (ספירות קיוביט, זמני קוהרנטיות, זמן השהיה של גישה) ולהתחיל להתנסות עם גישות היברידיות קוונטיות-קלאסיות עבור אפליקציות שלא קריטיות לזמן השהיה כמו איזון תיק, מודלים של סיכון, או מסגרות backtesting שבהן יעילות פרמטרים מספקת ערך מיידי.

מה המגבלות של הגישה הזו היום?

תשתית קוונטית ענן נוכחית מציגה זמן השהיה של תקשורת שהופך מסחר בתדירות גבוהה בזמן אמת לא מעשי. בנוסף, חומרה קוונטית זמינה (מכשירי NISQ) יש לה ספירות קיוביט מוגבלות ושיעורי שגיאה שמגבילים את המורכבות של בעיות שאנחנו יכולים להתמודד איתן. אלו מגבלות תשתית שישתפרו ככל שהטכנולוגיה מבשילה.