論文の概要: Hybrid Quantum Investment Optimization with Minimal Holding Period

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01091v2
• Date: Mon, 6 Dec 2021 12:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-22 08:07:53.481539
• Title: Hybrid Quantum Investment Optimization with Minimal Holding Period
• Title（参考訳）: 最小保持時間によるハイブリッド量子投資最適化
• Authors: Samuel Mugel, Mario Abad, Miguel Bermejo, Javier Sanchez, Enrique Lizaso, Roman Orus
• Abstract要約: 最小保持期間を有する動的ポートフォリオ最適化のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 D-Wave 2000Qプロセッサを用いて,1年間のトレーディング期間にまたがる50のデータセットにおける最適投資軌跡を見出した。
• 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: In this paper we propose a hybrid quantum-classical algorithm for dynamic portfolio optimization with minimal holding period. Our algorithm is based on sampling the near-optimal portfolios at each trading step using a quantum processor, and efficiently post-selecting to meet the minimal holding constraint. We found the optimal investment trajectory in a dataset of 50 assets spanning a one year trading period using the D-Wave 2000Q processor. Our method is remarkably efficient, and produces results much closer to the efficient frontier than typical portfolios. Moreover, we also show how our approach can easily produce trajectories adapted to different risk profiles, as typically offered in financial products. Our results are a clear example of how the combination of quantum and classical techniques can offer novel valuable tools to deal with real-life problems, beyond simple toy models, in current NISQ quantum processors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最小保持期間を有する動的ポートフォリオ最適化のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, 量子プロセッサを用いて各取引工程における最適に近いポートフォリオをサンプリングし, 最小保持制約を満たすために効率よく後選択する。 D-Wave 2000Qプロセッサを用いて,1年間のトレーディング期間にまたがる50のデータセットにおける最適投資軌跡を見出した。 我々の手法は非常に効率的であり、典型的なポートフォリオよりも効率の良いフロンティアに近い結果を生み出す。 また,金融商品で一般的に提供されるような,リスクプロファイルの異なるトラジェクトリを,我々のアプローチが容易に生成できることも示す。 我々の結果は、現在のNISQ量子プロセッサにおいて、量子と古典的技術の組み合わせが、単純な玩具モデル以外の現実の問題に対処するための、新しい価値あるツールを提供する方法の明確な例である。

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