論文の概要: Hybrid quantum-classical optimization for financial index tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12050v2
• Date: Thu, 21 Oct 2021 15:23:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 08:46:07.197217
• Title: Hybrid quantum-classical optimization for financial index tracking
• Title（参考訳）: 金融指標追跡のためのハイブリッド量子古典最適化
• Authors: Samuel Fern\'andez-Lorenzo, Diego Porras, Juan Jos\'e Garc\'ia-Ripoll
• Abstract要約: 金融指標の追跡は、指標に含まれる証券のサブセットに投資することで、そのリターンの軌道を適切に定義された時間帯で再現することにつながる。 数十または数百の資産からなる中程度の大きな指標であっても、最適な資産の組み合わせを選択することは、難しい重み付けの難しい問題となる。 我々は, 基数制約を受ける資産の重み付けされた組み合わせを見つけるために, プルーニングアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Tracking a financial index boils down to replicating its trajectory of returns for a well-defined time span by investing in a weighted subset of the securities included in the benchmark. Picking the optimal combination of assets becomes a challenging NP-hard problem even for moderately large indices consisting of dozens or hundreds of assets, thereby requiring heuristic methods to find approximate solutions. Hybrid quantum-classical optimization with variational gate-based quantum circuits arises as a plausible method to improve performance of current schemes. In this work we introduce a heuristic pruning algorithm to find weighted combinations of assets subject to cardinality constraints. We further consider different strategies to respect such constraints and compare the performance of relevant quantum ans\"{a}tze and classical optimizers through numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: 金融指標の追跡は、指標に含まれる証券の重み付けされたサブセットに投資することで、リターンの軌道を適切に定義された時間帯で再現することにつながる。 数十または数百の資産からなる適度に大きな指標であっても、資産の最適組み合わせを選択することは、NPハードな問題となり、従って近似解を見つけるためにヒューリスティックな方法を必要とする。 変分ゲートベースの量子回路を用いたハイブリッド量子古典最適化は、現在のスキームの性能向上に有効な方法として現れる。 本研究では,濃度制約を受ける資産の重み付き組合せを求めるため,ヒューリスティックなプルーニングアルゴリズムを提案する。 さらに,これらの制約を尊重する異なる戦略を検討し,関連する量子ans\"{a}tzeと古典最適化器の性能を数値シミュレーションにより比較する。

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