論文の概要: Quantum Deep Hedging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16585v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 10:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 15:08:30.215227
• Title: Quantum Deep Hedging
• Title（参考訳）: 量子ディープヘッジ
• Authors: El Amine Cherrat, Snehal Raj, Iordanis Kerenidis, Abhishek Shekhar, Ben Wood, Jon Dee, Shouvanik Chakrabarti, Richard Chen, Dylan Herman, Shaohan Hu, Pierre Minssen, Ruslan Shaydulin, Yue Sun, Romina Yalovetzky, Marco Pistoia
• Abstract要約: 我々は、深層強化学習が現実世界に強力な枠組みを提供するヘッジの問題を考察する。 我々はポリシー探索と分布型アクター批判アルゴリズムに基づく量子強化学習法を開発した。 トラップイオン量子プロセッサ上で提案したモデルの実装に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.7131164989297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning has the potential for a transformative impact across industry sectors and in particular in finance. In our work we look at the problem of hedging where deep reinforcement learning offers a powerful framework for real markets. We develop quantum reinforcement learning methods based on policy-search and distributional actor-critic algorithms that use quantum neural network architectures with orthogonal and compound layers for the policy and value functions. We prove that the quantum neural networks we use are trainable, and we perform extensive simulations that show that quantum models can reduce the number of trainable parameters while achieving comparable performance and that the distributional approach obtains better performance than other standard approaches, both classical and quantum. We successfully implement the proposed models on a trapped-ion quantum processor, utilizing circuits with up to $16$ qubits, and observe performance that agrees well with noiseless simulation. Our quantum techniques are general and can be applied to other reinforcement learning problems beyond hedging.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、業界、特に金融分野での変革的な影響の可能性を秘めている。 私たちの仕事では、深層強化学習が実際の市場に対して強力なフレームワークを提供するため、ヘッジの問題に目を向けています。 本研究では,ポリシと値関数に直交層と複合層を持つ量子ニューラルネットワークアーキテクチャを用いた,ポリシー探索および分布型アクタクリティカルアルゴリズムに基づく量子強化学習法を開発した。 我々は、我々が使用する量子ニューラルネットワークが学習可能であることを証明し、量子モデルが学習可能なパラメータの数を減少させながら同等の性能を達成し、分布アプローチが古典的および量子的手法よりも優れた性能が得られることを示す広範なシミュレーションを行う。 トラップイオン量子プロセッサ上で提案したモデルの実装に成功し、最大16ドルキュービットの回路を活用し、ノイズレスシミュレーションによく適合する性能を観測した。 我々の量子技術は一般的なものであり、ヘッジ以外の強化学習問題にも適用できる。

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