論文の概要: Pricing multi-asset derivatives by finite difference method on a quantum
computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12896v1
- Date: Mon, 27 Sep 2021 09:30:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 12:00:33.096561
- Title: Pricing multi-asset derivatives by finite difference method on a quantum
computer
- Title（参考訳）: 差分法による量子コンピュータ上のマルチアセットデリバティブの価格決定
- Authors: Koichi Miyamoto, Kenji Kubo
- Abstract要約: 本稿では,有限差分法(FDM)によるブラック・スコルズ偏微分方程式の解法に基づく微分価格に着目した。
本稿では,FDMに基づく指数的高速化によるマルチアセット微分の価格決定のための量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,量子コンピュータによる高精度かつ高速なデリバティブ価格の新たな可能性を開くものであると考えている。
- 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: Following the recent great advance of quantum computing technology, there are
growing interests in its applications to industries, including finance. In this
paper, we focus on derivative pricing based on solving the Black-Scholes
partial differential equation by finite difference method (FDM), which is a
suitable approach for some types of derivatives but suffers from the {\it curse
of dimensionality}, that is, exponential growth of complexity in the case of
multiple underlying assets. We propose a quantum algorithm for FDM-based
pricing of multi-asset derivative with exponential speedup with respect to
dimensionality compared with classical algorithms. The proposed algorithm
utilizes the quantum algorithm for solving differential equations, which is
based on quantum linear system algorithms. Addressing the specific issue in
derivative pricing, that is, extracting the derivative price for the present
underlying asset prices from the output state of the quantum algorithm, we
present the whole of the calculation process and estimate its complexity. We
believe that the proposed method opens the new possibility of accurate and
high-speed derivative pricing by quantum computers.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術の最近の大きな進歩に続いて、金融を含む産業への応用への関心が高まっている。
本稿では, 偏微分方程式を有限差分法 (FDM) で解くことに基づく導関数の価格設定に焦点をあてる。
古典的アルゴリズムと比較して,指数的スピードアップを伴うマルチアセット微分のFDMに基づく価格決定のための量子アルゴリズムを提案する。
提案したアルゴリズムは、量子線形系アルゴリズムに基づく微分方程式の解法として量子アルゴリズムを用いる。
デリバティブ価格の特定の問題、すなわち、量子アルゴリズムの出力状態から、現在の資産価格のデリバティブ価格を抽出することで、計算過程全体を提示し、その複雑さを推定する。
提案手法は,量子コンピュータによる高精度・高速デリバティブ価格の新たな可能性を開くものである。
関連論文リスト
- Quantum Risk Analysis of Financial Derivatives [0.3749861135832073]
本稿では,リスク値(VaR)とリスク条件値(CVaR)を量子コンピュータを用いて計算するための2つの量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T18:52:30Z) - An introduction to financial option pricing on a qudit-based quantum
computer [0.0]
金融セクターは、量子コンピュータの計算能力の増大から恩恵を受ける最初の産業の1つとして期待されている。
金融数学とデリバティブ価格(英語版)は、量子物理学者が伝統的に訓練されている分野ではない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-09T17:31:11Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Efficient Quantum Algorithms for Nonlinear Stochastic Dynamical Systems [2.707154152696381]
本稿では、Fokker-Planck方程式(FPE)を用いて非線形微分方程式(SDE)を解くための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
空間と時間におけるFPEを2つのよく知られた数値スキーム、すなわち Chang-Cooper と暗黙の有限差分を用いて識別する。
次に、量子線型系を用いて線形方程式の結果の解を計算する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-04T17:40:23Z) - End-to-end resource analysis for quantum interior point methods and portfolio optimization [63.4863637315163]
問題入力から問題出力までの完全な量子回路レベルのアルゴリズム記述を提供する。
アルゴリズムの実行に必要な論理量子ビットの数と非クリフォードTゲートの量/深さを報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:54:48Z) - Quantum computational finance: martingale asset pricing for incomplete
markets [69.73491758935712]
金融の価格問題に様々な量子技術を適用することができることを示す。
従来の研究と異なる3つの方法について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:22:01Z) - Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる
本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。
その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z) - Pricing multi-asset derivatives by variational quantum algorithms [0.6181093777643575]
我々は変分量子シミュレーションを用いてブラック・スコルズ方程式を解き、解と確率分布の間の内積から導出価格を計算する。
これにより、ナイーブなアプローチの計測ボトルネックが回避され、ノイズの多い量子コンピュータでも量子スピードアップが提供される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T09:11:15Z) - Alternatives to a nonhomogeneous partial differential equation quantum
algorithm [52.77024349608834]
Apsi(textbfr)=f(textbfr)$ という形の非等質線型偏微分方程式を解くための量子アルゴリズムを提案する。
これらの成果により、現代の技術に基づく量子アルゴリズムの実験的実装が容易になった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-11T14:29:39Z) - A variational quantum algorithm for the Feynman-Kac formula [0.6116681488656472]
本稿では,Feynman-Kac偏微分方程式を解くための変分量子想像時間進化に基づくアルゴリズムを提案する。
古典的手法と量子変分法との間には、6 と 8 のキュービットの例を示す顕著な一致が見られる。
定量的ファイナンスやその他のPDE分野における今後の研究課題についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-24T17:14:47Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。