Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Quantitative Trading: High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm

論文の概要: Quantum Quantitative Trading: High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14214v1
Date: Thu, 29 Apr 2021 09:09:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-02 02:19:17.931529
Title: Quantum Quantitative Trading: High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm
Title（参考訳）: 量子量的取引:高周波統計仲裁アルゴリズム
Authors: Xi-Ning Zhuang, Zhao-Yun Chen, Yu-Chun Wu, Guo-Ping Guo
Abstract要約: 本稿では,高周波統計仲裁取引のための量子アルゴリズムを提案する。 N が取引データの長さ、d が在庫数、kappa が条件数、epsilon が所望の精度であるような量子的優位性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2649849651566292
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantitative trading is an integral part of financial markets with high calculation speed requirements, while no quantum algorithms have been introduced into this field yet. We propose quantum algorithms for high-frequency statistical arbitrage trading in this work by utilizing variable time condition number estimation and quantum linear regression.The algorithm complexity has been reduced from the classical benchmark O(N^2d) to O(sqrt(d)(kappa)^2(log(1/epsilon))^2 )). It shows quantum advantage, where N is the length of trading data, and d is the number of stocks, kappa is the condition number and epsilon is the desired precision. Moreover, two tool algorithms for condition number estimation and cointegration test are developed.
Abstract（参考訳）: 量的取引は高い計算速度を必要とする金融市場の不可欠な部分であるが、量子アルゴリズムはこの分野に導入されていない。本稿では, 可変時間条件数推定と量子線形回帰を利用して, 高周波統計仲裁取引のための量子アルゴリズムを提案し, アルゴリズムの複雑さを古典的なベンチマークO(N^2d)からO(sqrt(d)(kappa)^2(log(1/epsilon))^2 )に減らした。 N が取引データの長さ、d が在庫数、kappa が条件数、epsilon が所望の精度であるような量子的優位性を示す。さらに,条件数推定と統合テストのための2つのツールアルゴリズムを開発した。

関連論文リスト

Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
Quantum Financial Modeling on Noisy Intermediate-Scale Quantum Hardware: Random Walks using Approximate Quantum Counting [0.054390204258189995]
従来の量子カウンティングよりもはるかに少ない2ビットのエンタングルゲートを用いた量子近似カウンティング回路を導入する。この結果と株価指数の値変化分布を比較し, 量子回路の挙動と中間測定の有無を住宅市場の傾向と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:54:31Z)
Robust Dequantization of the Quantum Singular value Transformation and Quantum Machine Learning Algorithms [0.0]
この弱い仮定の下では、ランダム化線形代数の技法がどれだけ多く適用できるかを示す。また、これらの結果を用いて、多くの量子機械学習アルゴリズムの頑健な復号化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-11T02:09:13Z)
Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z)
Complexity-Theoretic Limitations on Quantum Algorithms for Topological Data Analysis [59.545114016224254]
トポロジカルデータ解析のための量子アルゴリズムは、古典的手法よりも指数関数的に有利である。我々は、量子コンピュータにおいても、TDA(ベッチ数の推定)の中心的なタスクが難解であることを示します。我々は、入力データが単純さの仕様として与えられると、指数的量子優位性を取り戻すことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-28T17:53:25Z)
Analyzing Prospects for Quantum Advantage in Topological Data Analysis [35.423446067065576]
我々は、トポロジカルデータ解析のための改良された量子アルゴリズムを解析し、最適化する。超二次量子スピードアップは乗法誤差近似をターゲットとする場合にのみ可能であることを示す。数百億のトフォリを持つ量子回路は、古典的に難解なインスタンスを解くことができると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:56:15Z)
Quantum Speedup for Higher-Order Unconstrained Binary Optimization and MIMO Maximum Likelihood Detection [2.5272389610447856]
実数値の高次非制約二項最適化問題をサポートする量子アルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,古典的領域におけるクエリの複雑さを低減し,量子領域における2次高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-31T00:14:49Z)
Improved Quantum Algorithms for Fidelity Estimation [77.34726150561087]
証明可能な性能保証を伴う忠実度推定のための新しい,効率的な量子アルゴリズムを開発した。我々のアルゴリズムは量子特異値変換のような高度な量子線型代数技術を用いる。任意の非自明な定数加算精度に対する忠実度推定は一般に困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-30T02:02:16Z)
Multistate Transition Dynamics by Strong Time-Dependent Perturbation in NISQ era [0.0]
我々は,McLachlan変分原理をハイブリッド量子古典アルゴリズムに応用した量子計算手法を開発した。ベンチマークデータと比較すると、遷移確率は1%以上の精度で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-13T00:49:15Z)
Polynomial T-depth Quantum Solvability of Noisy Binary Linear Problem: From Quantum-Sample Preparation to Main Computation [0.0]
雑音二元線形問題(NBLP)の量子可解性について完全解析する。 NBLPの解くコストは、指数関数的に増大する論理量子ビットを犠牲にして、問題の規模で解決できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-23T07:46:20Z)
Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。