論文の概要: Efficient option pricing with unary-based photonic computing chip and generative adversarial learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04493v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 18:01:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 16:30:44.221555
• Title: Efficient option pricing with unary-based photonic computing chip and generative adversarial learning
• Title（参考訳）: 単元型フォトニックコンピューティングチップによる効率的なオプション価格設定と生成逆学習
• Authors: Hui Zhang, Lingxiao Wan, Sergi Ramos-Calderer, Yuancheng Zhan, Wai-Keong Mok, Hong Cai, Feng Gao, Xianshu Luo, Guo-Qiang Lo, Leong Chuan Kwek, Jos\'e Ignacio Latorre and Ai Qun Liu
• Abstract要約: 本稿では、量子振幅推定アルゴリズムと組み合わせて、欧州のオプション価格に対する一意的なアプローチを実装したフォトニックチップを提案する。 回路は、資産価格の分布をロードするモジュール、期待されるペイオフを計算するモジュール、量子振幅推定アルゴリズムを実行するモジュールの3つのモジュールで構成される。 この研究は、金融サービスの効率と品質を改善する可能性を秘めた、金融分野のアプリケーションのための特殊なフォトニックプロセッサの開発における一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.017331369928827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the modern financial industry system, the structure of products has become more and more complex, and the bottleneck constraint of classical computing power has already restricted the development of the financial industry. Here, we present a photonic chip that implements the unary approach to European option pricing, in combination with the quantum amplitude estimation algorithm, to achieve a quadratic speedup compared to classical Monte Carlo methods. The circuit consists of three modules: a module loading the distribution of asset prices, a module computing the expected payoff, and a module performing the quantum amplitude estimation algorithm to introduce speed-ups. In the distribution module, a generative adversarial network is embedded for efficient learning and loading of asset distributions, which precisely capture the market trends. This work is a step forward in the development of specialized photonic processors for applications in finance, with the potential to improve the efficiency and quality of financial services.
• Abstract（参考訳）: 現代の金融産業システムでは、製品の構造がますます複雑になってきており、古典的コンピューティングパワーのボトルネックの制約は金融産業の発展を既に制限している。 本稿では,古典モンテカルロ法と比較して2次高速化を実現するために,量子振幅推定アルゴリズムと組み合わせて,欧州のオプション価格の一元的手法を実装したフォトニックチップを提案する。 回路は、資産価格の分布をロードするモジュール、期待されるペイオフを計算するモジュール、スピードアップを導入する量子振幅推定アルゴリズムを実行するモジュールの3つのモジュールで構成される。 流通モジュールでは、資産分布の効率的な学習とロードのために生成的対向ネットワークが組み込まれ、市場動向を正確に把握する。 この研究は金融分野のアプリケーション向けの特殊なフォトニックプロセッサの開発における一歩であり、金融サービスの効率と品質を向上させる可能性を秘めている。

関連論文リスト

• Pricing of European Calls with the Quantum Fourier Transform [0.0]
  我々は、幅広い資産モデルにまたがるヨーロッパのコールオプションの価格設定のための量子アルゴリズムを導入、分析する。 我々は、この新しいアルゴリズムをオプション価格で既存の量子アルゴリズムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T12:03:49Z)
• Time series generation for option pricing on quantum computers using tensor network [0.0]
  金融、特にオプション価格は、量子コンピューティングの恩恵を受ける可能性のある、有望な産業分野である。 時系列生成のための生成モデルとして, Matrix Product State (MPS) を用いた新しいアプローチを提案する。 我々は,MPSモデルがヘストンモデルで経路を生成する能力を示し,量子コンピュータ上での経路依存オプションの価格設定の可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T02:29:24Z)
• Quantum Computing Enhanced Service Ecosystem for Simulation in Manufacturing [56.61654656648898]
  本稿では,製造シミュレーションのための量子コンピューティングによるサービスエコシステムの枠組みを提案する。 我々は,これらの新しい計算パラダイムを定量的に評価することを目的とした2つの高価値ユースケースを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T11:04:14Z)
• 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)
• A Modular Engine for Quantum Monte Carlo Integration [48.25405818849956]
  本稿ではQuantinuumが開発したQuantum Monte Carlo Integration (QMCI) エンジンについて述べる。 金融などの科学や工学の様々な分野に現れる多次元積分を評価するための量子計算ツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T11:42:33Z)
• Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud Computing [73.7522199491117]
  量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。 ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。 本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T00:38:46Z)
• Financial Risk Management on a Neutral Atom Quantum Processor [0.0]
  本稿では、信用格付け低下予測のための量子強化機械学習ソリューションを提案する。 我々は、このソリューションを、実生活データセット上で最大60キュービットの中立原子量子処理ユニットに実装する。 我々は、最先端のランダムフォレストベンチマークに対する競争性能を報告し、一方、我々のモデルは、より良い解釈可能性と同等のトレーニング時間を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T18:43:38Z)
• A highly efficient tensor network algorithm for multi-asset Fourier options pricing [0.913755431537592]
  マルチアセットオプションの価格設定のための量子インスパイアされたアルゴリズムについて概説する。 このアルゴリズムはテンソルネットワークに基づいており、量子物理学や量子計算に大きなブレークスルーをもたらした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T19:05:16Z)
• Quantum Machine Learning for Finance [52.97198108304122]
  量子コンピューティングの恩恵を受けた最初の業界セクターは金融だと考えられている。 本稿では,金融分野における量子アルゴリズムの現状について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T14:20:10Z)
• Realization of arbitrary doubly-controlled quantum phase gates [62.997667081978825]
  本稿では,最適化問題における短期量子優位性の提案に着想を得た高忠実度ゲートセットを提案する。 3つのトランペット四重項のコヒーレントな多レベル制御を編成することにより、自然な3量子ビット計算ベースで作用する決定論的連続角量子位相ゲートの族を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:49:09Z)
• Efficient Model-Based Multi-Agent Mean-Field Reinforcement Learning [89.31889875864599]
  マルチエージェントシステムにおける学習に有効なモデルベース強化学習アルゴリズムを提案する。 我々の理論的な貢献は、MFCのモデルベース強化学習における最初の一般的な後悔の限界である。 コア最適化問題の実用的なパラメトリゼーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T18:01:02Z)

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。