論文の概要: Dynamic Asset Allocation via Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03188v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 17:39:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-05 09:55:24.772911
• Title: Dynamic Asset Allocation via Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 量子アニーリングによる動的アセットアロケーション
• Authors: H. Xu (1), S. Dasgupta (2 and 3), A. Pothen (1) and A. Banerjee (2) ((1) Department of Computer Science, Purdue University, (2) Department of Physics, Purdue University, (3) Bredesen Center, University of Tennessee)
• Abstract要約: ポートフォリオ最適化に関わる問題に対処するハイブリッドアルゴリズムを提案する。 実世界の財務データを用いてD-Waveの2000QとAdvantageの量子アニールの結果を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum hardware offer new approaches to solve various optimization problems that can be classically computationally expensive. We propose a hybrid algorithm to address a problem related to portfolio optimization. The algorithm converts Markowtiz's Mean-Variance Model to a Qudratic Unconstrained Optimization Problem(QUBO) and incorporates expected shortfall as the risk measurement to better adapt to markets during extreme events. We compare the results from 2000Q and Advantage quantum annealers from D-Wave using real-world financial data. Both quantum annealers are able to generate portfolios more than 80\% of the classical optimal solutions. We observe that experiments on assets with higher correlations tend to perform better which may help guide designing practical quantum applications in the near term.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェアの最近の進歩は、古典的に計算コストのかかる様々な最適化問題を解くための新しいアプローチを提供する。 ポートフォリオ最適化に関連する問題に対処するためのハイブリッドアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムはMarkowtizの平均変動モデルからQudratic Unconstrained Optimization Problem (QUBO)に変換し、予測不足を、極端なイベントにおける市場適応のリスク測定として組み込む。 実世界の財務データを用いてD-Waveの2000QとAdvantage量子アニールの結果を比較した。 両方の量子異方体は、古典的最適解の80%以上のポートフォリオを生成することができる。 我々は、高い相関を持つ資産に関する実験がより良くなる傾向にあり、近い将来に実用的な量子アプリケーションを設計するためのガイドとなる可能性があることを観察する。

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