論文の概要: Finding the Optimal Currency Composition of Foreign Exchange Reserves
with a Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01909v1
- Date: Fri, 3 Mar 2023 13:19:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 15:06:19.079177
- Title: Finding the Optimal Currency Composition of Foreign Exchange Reserves
with a Quantum Computer
- Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた外国為替準備の最適通貨組成の探索
- Authors: Martin Vesely
- Abstract要約: 本稿では,Markowitzモデルに基づく動的ポートフォリオ最適化への量子アルゴリズムの適用に焦点を当てる。
量子アルゴリズムを実行するには、IBM QuantumtextsuperscriptTMゲートベースの量子コンピュータを使用します。
この論文の二次目標は、中央銀行や他の金融市場規制機関のスタッフに量子最適化アルゴリズムに関する文献を提供することである。
- 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: Portfolio optimization is an inseparable part of strategic asset allocation
at the Czech National Bank. Quantum computing is a new technology offering
algorithms for that problem. The capabilities and limitations of quantum
computers with regard to portfolio optimization should therefore be
investigated. In this paper, we focus on applications of quantum algorithms to
dynamic portfolio optimization based on the Markowitz model. In particular, we
compare algorithms for universal gate-based quantum computers (the QAOA, the
VQE and Grover adaptive search), single-purpose quantum annealers, the
classical exact branch and bound solver and classical heuristic algorithms
(simulated annealing and genetic optimization). To run the quantum algorithms
we use the IBM Quantum\textsuperscript{TM} gate-based quantum computer. We also
employ the quantum annealer offered by D-Wave. We demonstrate portfolio
optimization on finding the optimal currency composition of the CNB's FX
reserves. A secondary goal of the paper is to provide staff of central banks
and other financial market regulators with literature on quantum optimization
algorithms, because financial firms are active in finding possible applications
of quantum computing.
- Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化はチェコ国立銀行における戦略資産配分の不可分な部分である。
量子コンピューティングはその問題のアルゴリズムを提供する新しい技術だ。
したがって、ポートフォリオ最適化に関する量子コンピュータの能力と限界を検討すべきである。
本稿では,Markowitzモデルに基づく動的ポートフォリオ最適化への量子アルゴリズムの適用に焦点を当てる。
特に、普遍ゲート型量子コンピュータ(QAOA、VQE、Grover適応探索)、単一目的量子アニール、古典的完全分岐および有界解法および古典的ヒューリスティックアルゴリズム(擬似アニールと遺伝的最適化)のアルゴリズムを比較した。
量子アルゴリズムを実行するには、IBM Quantum\textsuperscript{TM} ゲートベースの量子コンピュータを使用する。
また、D-Waveが提供する量子アニールを用いる。
CNBのFXリザーブの最適通貨構成を見つけるためのポートフォリオ最適化を実証する。
この論文の2番目の目標は、金融機関が量子コンピューティングの応用可能性を見つけるのに積極的に取り組んでいるため、中央銀行や他の金融市場規制当局のスタッフに量子最適化アルゴリズムに関する文献を提供することである。
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