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贝尔蒙特多策略基金 - A 类股票
Belmont 多策略基金结合了多种对冲基金策略，由一组精选的外部投资经理执行。该基金寻求高个位数的回报，但波动性较低。与主要股票和债券指数的相关性也较低。该基金的大部分资产分配给两位多团队经理，策略包括基本股票多空、统计套利、股票市场中性、固定收益套利、合并套利和全球宏观。管理期货和定量全球宏观的分配较少。该基金将在全球范围内进行投资，但集中于北美、欧洲和亚洲的发达市场，因为这些市场的流动性较高。使用的工具将包括公开交易的股票市场、全球期货合约和流动性更强的固定收益工具。
采用全量子比特多可观测测量策略的多分类混合量子神经网络
摘要：量子机器学习是量子计算在数据分类方面的一个很有前途的应用。然而，之前的研究大多集中在二分类上，对多分类的研究很少。最大的挑战来自于近期量子器件对量子比特数量和量子电路大小的限制。在本文中，我们提出了一种混合量子神经网络来实现真实世界数据集的多分类。我们使用平均池化下采样策略来降低样本的维数，并设计了一个阶梯状参数化量子电路来解开输入状态。除此之外，我们采用全量子比特多可观测测量策略来从量子系统中捕获足够的隐藏信息。实验结果表明，我们的算法优于经典神经网络，并且在不同的多分类数据集上表现尤为出色，这为在近期量子处理器上将量子计算应用于真实世界数据提供了一些启示。