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ciao, come stai?

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Thought for a few seconds

Answer

ciao! tutto bene, grazie 😊 e tu? come posso aiutarti oggi?

Question

Vorrei creare un Portfolio Finanziario Quantistico con società che si occupano di intelligenza artificiale utilizzando dati di Yahoo Finance e integrando il quantum computing e l'ai con il mio interesse per trading garantendo così un setup pronto all’uso e facilmente adattabile alle mie esigenze specifiche.
Vorrei usare QAOA Quantum Approximate Optimization Algorithm) per:
Scaricare dati reali da Yahoo Finance per i ticker che scegli
Calcolare metriche finanziarie (rendimenti, volatilità, correlazioni)
Ottimizzazione quantistica per trovare la migliore allocazione
Confronto performance quantum vs portfolio classico
Risultati pratici: percentuali esatte da investire

Thought

Planning portfolio creation

The user wants to create a "Portfolio Finanziario Quantistico," integrating quantum computing, AI, and Yahoo Finance data. They need a full setup with returns, volatility, correlations, and optimization. Since live data isn't accessible, I’ll prepare a Python file or notebook structure, with code to simulate the process offline.

Building portfolio optimizer

To create the portfolio, I’ll write code that fetches data using yfinance, calculates the necessary metrics, and implements both classical and quantum optimization approaches. I'll use Markowitz (mean-variance) with cvxpy, plus a QAOA approach for portfolio selection via Qiskit/Aer or PennyLane. I'll provide an orchestrated pipeline as well.

Planning the portfolio code

I’ll create a set of functions for fetching data, computing metrics, and classical/quantum portfolio optimization. I'll avoid using the web for code generation since it's unnecessary, but I’ll include disclaimers about the data not being financial advice. The QAOA approach will involve binary variables or subset selection for optimization. The portfolio will be created using Yahoo Finance data.

Designing QAOA setup

For QAOA, with limited qubits (20-30), I’ll recommend using small tickers and coarse discretization. I’ll build the QUBO using Qiskit, but caution with recent changes in Qiskit algorithms. Alternatively, PennyLane could be an option. To keep it adaptable, I'll provide both classical and quantum methods in a ready-to-use notebook and Dockerfile.

Preparing QAOA Portfolio Code

I'll generate a Python script (quant_portfolio.py) and a config.yaml file with sample tickers like NVDA, MSFT, and AMZN. The script will compute classical Markowitz optimization, QAOA portfolio weights, and simulate using synthetic data. I'll include instructions, a README, and requirements, but the user will need to run it to get real allocations.

Preparing Quantum Finance Portfolio Code

I'll create a Python script that handles QAOA for portfolio optimization. It will choose the assets, compute metrics like expected returns and covariance, then apply classical Markowitz and QAOA methods. The package also includes requirements, a README, and a flag for optional AI features. The code will be structured as a zip file for download.

Thought for 1m 42s

Thought

Verifying code and dependencies

I noticed a small typo in the function I wrote earlier and realized I hadn't used the 'build_qp' function. Also, while I imported docplex in the requirements, it isn't being used. I need to make sure the qiskit_algorithms package is correct—if not, I’ll default to qiskit.algorithms. I'll clarify the dependencies to avoid import errors.

Thought for 6s

Thought

Preparing user instructions

I’m ready to prepare an Italian explanation for the user. I’ll provide the download link to the zip file, along with clear instructions on how to run the program and use the recommended tickers

Thought for 5s

Answer

fantastico! ti ho preparato un progetto pronto all’uso per costruire un Portfolio Finanziario Quantistico basato su QAOA, con download dei dati da Yahoo Finance, metriche complete, confronto con un portafoglio classico e output di percentuali esatte da investire. È pensato per essere semplice da adattare.

Cosa c’è dentro

  • Dati reali da Yahoo Finance (via yfinance).
  • Metriche: rendimenti, volatilità annualizzata, correlazioni/covarianze.
  • QAOA (Quantum Approximate Optimization Algorithm) per selezionare un paniere di titoli AI/quantum e (opzionalmente) rifinire i pesi continui.
  • Confronto con Markowitz (classico, long-only) e report finale con pesi (%) e performance (cumulative return, Sharpe, volatilità).
  • AI opzionale: stima delle attese di rendimento con un semplice modello ML (Ridge), disattivabile.

Scarica il pacchetto

Avvio rapido

  1. Crea ambiente e installa dipendenze:
bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # su Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
  1. Esegui con i ticker predefiniti (AI + quantum):
NVDA MSFT AMD GOOGL META AMZN AAPL IBM IONQ RGTI QBTS
  1. Comando esempio (finestra 2022-01-01 → 2025-09-30, selezione QAOA di 5 titoli):
bash
python main.py --start 2022-01-01 --end 2025-09-30 --k 5 --risk_aversion 0.5
  1. (Facoltativo) Usa ML per E[r] e rifinisci pesi continui sui selezionati:
bash
python main.py --start 2022-01-01 --end 2025-09-30 --k 5 \
  --risk_aversion 0.5 --use_ml_expected_returns --refine_continuous --reps 3

Come funziona (in breve)

  1. Download prezzi (auto-adjusted) da Yahoo Finance → serie Close.
  2. Metriche: rendimenti giornalieri, μ annualizzati, matrice Σ annualizzata.
  3. QAOA:
    • Variabili binarie x_i∈{0,1} (titolo incluso/escluso), vincolo di cardinalità ∑x = K.
    • Obiettivo: minimizzare -μᵀx + λ xᵀΣx (compromesso rendimento/varianza), convertito in QUBO e risolto con QAOA (Aer simulator).
    • Pesi: uguali tra i selezionati 1/K, oppure rifiniti in continuo con Markowitz sul sottoinsieme (--refine_continuous).
  4. Classico (baseline): Markowitz long-only (λ wᵀΣw - μᵀw, ∑w=1, w≥0).
  5. Confronto: backtest buy&hold sul periodo selezionato, metrica cumulata, volatilità annua, Sharpe.
  6. Output: CSV in ./outputs/ con pesi e metriche + stampa a schermo delle percentuali esatte.

Parametri utili

  • --k: quanti titoli includere con QAOA (es. 4–7 è un buon inizio).
  • --risk_aversion: λ (0.1–2 tipico). Più alto = più avversione al rischio.
  • --reps: profondità QAOA (2–4).
  • --maxiter: iterazioni dell’ottimizzatore classico (es. 250–500).
  • --tickers: puoi passare i tuoi titoli (qualsiasi su Yahoo Finance).
  • --interval: 1d (default), 1wk, 1mo.

Scelte iniziali di titoli (modificabili)

Per partire ho incluso un paniere focalizzato su AI e quantum:

  • AI/Big Tech: NVDA, MSFT, AMD, GOOGL, META, AMZN, AAPL
  • Quantum/Hardware: IBM (quantum), IONQ, RGTI, QBTS (D-Wave)

Cosa otterrai quando lo lanci

  • Tabella pesi QAOA vs Classico (in %, due decimali).
  • Lista dei titoli selezionati da QAOA (K esatti).
  • Performance cumulative del periodo, volatilità annualizzata e Sharpe.
  • File CSV riutilizzabili per report o ulteriori analisi.

Note pratiche & tuning

  • Dimensione problema: QAOA scala con il numero di titoli; inizia con 6–15 asset e aumenta gradualmente.
  • Penalità: il convertitore imposta automaticamente la penalità per il vincolo; puoi forzarla con --penalty.
  • Rifinitura continua: attivala per pesi non uniformi sui selezionati (--refine_continuous).
  • Feature ML: piccola stima di E[r] guidata da momentum/volatilità; è volutamente semplice e sostituibile con i tuoi modelli.

Se vuoi, puoi semplicemente eseguire il comando di esempio per ottenere subito le tue percentuali di allocazione (in base ai dati Yahoo del periodo scelto).
Se preferisci un paniere diverso o vincoli aggiuntivi (es. upper/lower bound per singolo titolo, esclusione settoriale, budget multi-K), il codice è già strutturato per essere esteso.

⚠️ Disclaimer: questa è una pipeline tecnica a scopo informativo/educativo e non costituisce consulenza finanziaria. I risultati dipendono dai dati storici e dai parametri scelti; l’uso in reale richiede ulteriori test, gestione del rischio e costi di transazione.

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traduci in italiano

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Answer

certo! ecco la traduzione (e leggera rifinitura) interamente in italiano del progetto:

Portfolio Finanziario Quantistico (QAOA) — pronto all’uso

Un progetto chiavi in mano per costruire un portfolio basato su QAOA (Algoritmo di Ottimizzazione Approssimata Quantistica) con:

  • Dati reali da Yahoo Finance (libreria yfinance);
  • Metriche: rendimenti, volatilità annualizzata, correlazioni/covarianze;
  • Ottimizzazione quantistica per selezionare il paniere di titoli e (opzionale) rifinire i pesi;
  • Confronto con un portafoglio classico (Markowitz, long-only);
  • Output pratico: percentuali esatte da investire.

Cosa include

  • Download dei prezzi (aggiustati) da Yahoo Finance.
  • Calcolo metriche: rendimenti giornalieri, rendimenti attesi annualizzati (μ), covarianza/volatilità annualizzata (Σ).
  • QAOA per scegliere K titoli ottimali (inclusione/esclusione binaria), con possibilità di:
    • pesi uniformi (1/K) sui selezionati,
    • rifinitura continua dei pesi con Markowitz sul sottoinsieme scelto.
  • Baseline classica: ottimizzazione media-varianza long-only.
  • Report finale: pesi in %, performance cumulata, volatilità annua, Sharpe.
  • AI (opzionale): una stima semplice dei rendimenti attesi tramite modello ML (Ridge), disattivabile.

Scarica il pacchetto

👉 Scarica lo ZIP
Contiene: README.md, requirements.txt, main.py.

Avvio rapido

  1. Crea l’ambiente e installa le dipendenze:
bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # su Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
  1. Tickers predefiniti (AI + quantistico):
NVDA MSFT AMD GOOGL META AMZN AAPL IBM IONQ RGTI QBTS
  1. Esempio (finestra 2022-01-01 → 2025-09-30, QAOA seleziona 5 titoli):
bash
python main.py --start 2022-01-01 --end 2025-09-30 --k 5 --risk_aversion 0.5
  1. (Facoltativo) Usa ML per E[r] e rifinisci pesi continui sui selezionati:
bash
python main.py --start 2022-01-01 --end 2025-09-30 --k 5 \
  --risk_aversion 0.5 --use_ml_expected_returns --refine_continuous --reps 3

Come funziona (in breve)

  1. Download dati: prezzi di chiusura “adjusted” da Yahoo Finance.
  2. Metriche: rendimenti giornalieri → μ e Σ annualizzati.
  3. QAOA:
    • Variabili binarie xi∈{0,1}x_i \in \{0,1\} per includere/escludere un titolo; vincolo di cardinalità ∑xi=K\sum x_i = K.
    • Obiettivo: minimizzare −μ⊤x+λ x⊤Σx-\mu^\top x + \lambda\, x^\top \Sigma x (trade-off rendimento/varianza), tradotto in QUBO e risolto con QAOA (simulatore Aer).
    • Pesi: uniformi 1/K oppure rifiniti in continuo con Markowitz sul sottoinsieme (--refine_continuous).
  4. Classico (baseline): Markowitz long-only (minimizza λw⊤Σw−μ⊤w\lambda w^\top \Sigma w - \mu^\top w con ∑w=1,w≥0\sum w=1, w\ge 0).
  5. Confronto: backtest buy&hold sul periodo selezionato (cumulative return, volatilità annua, Sharpe).
  6. Output: stampa a schermo + CSV in ./outputs/ con percentuali esatte e metriche.

Parametri utili

  • --k: numero di titoli selezionati da QAOA (es. 4–7 per iniziare).
  • --risk_aversion: λ\lambda (tipico 0.1–2); più alto = più avversione al rischio.
  • --reps: profondità QAOA (2–4 consigliati per test).
  • --maxiter: iterazioni dell’ottimizzatore classico (es. 250–500).
  • --tickers: passa i tuoi titoli (qualsiasi su Yahoo Finance).
  • --interval: 1d (default), 1wk, 1mo.

Paniere iniziale (modificabile)

  • AI/Big Tech: NVDA, MSFT, AMD, GOOGL, META, AMZN, AAPL
  • Quantum/Hardware: IBM (quantum), IONQ, RGTI, QBTS (D-Wave)

Cosa ottieni all’esecuzione

  • Tabella pesi QAOA vs Classico (in %, due decimali).
  • Elenco dei titoli scelti da QAOA (esattamente K).
  • Performance cumulata del periodo, volatilità annualizzata, Sharpe.
  • File CSV riutilizzabili per report o ulteriori analisi.

Note pratiche & tuning

  • Dimensione problema: QAOA scala con il numero di titoli; inizia con 6–15 asset e aumenta gradualmente.
  • Penalità: il convertitore imposta automaticamente la penalità del vincolo; puoi forzarla con --penalty.
  • Rifinitura continua: attivala per ottenere pesi non uniformi sui selezionati (--refine_continuous).
  • Feature ML: piccola stima di E[r] guidata da momentum/volatilità; volutamente semplice e sostituibile con modelli più evoluti.

Se vuoi, puoi lanciare subito il comando d’esempio per ottenere le percentuali di allocazione (in base ai dati storici del periodo scelto).
Se preferisci un paniere diverso o ulteriori vincoli (es. limiti per singolo titolo, esclusioni settoriali, budget multipli K), la struttura del codice è pronta per essere estesa.

⚠️ Disclaimer: progetto tecnico a scopo informativo/educativo; non costituisce consulenza finanziaria. I risultati dipendono dai dati storici e dai parametri impostati; per l’uso reale servono ulteriori test, gestione del rischio e considerazione dei costi di transazione.

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