金融指数追跡のためのハイブリッド量子-古典最適化【JST・京大機械翻訳】

Fernandez-Lorenzo Samuel; Porras Diego; Garcia-Ripoll Juan Jose

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201044958120 整理番号：21P0045960

金融指数追跡のためのハイブリッド量子-古典最適化【JST・京大機械翻訳】

Hybrid quantum-classical optimization for financial index tracking

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発行年： 2020年08月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

財務指標の追跡は,ベンチマークに含まれるセキュリティの加重部分集合に投資することにより,明確な時間スパンに対するリターンの軌跡を複製する。資産の最適組合せのピッキングは,数十または数百の資産から成る適度に大きな指数に対してさえ困難なNP困難問題となり,それによって近似解を見つけるための発見的方法を必要とする。変分ゲートベースの量子回路によるハイブリッド量子古典的最適化は,現在の方式の性能を改善するための妥当な方法として発生する。本研究では,基本的制約を受ける資産の重み付き組合せを見つけるための発見的剪定アルゴリズムを導入した。さらに,そのような制約に関する異なる戦略を考察し,数値シミュレーションにより関連する量子の「{a}tzeと古典的最適化者の性能を比較した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

ネットワーク法 , 人工知能 , システム設計・解析 , 数理計画法

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