論文の概要: Option pricing under stochastic volatility on a quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15871v3
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:49:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 17:04:13.079879
• Title: Option pricing under stochastic volatility on a quantum computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける確率的ボラティリティの下でのオプション価格設定
• Authors: Guoming Wang, Angus Kan,
• Abstract要約: We developed quantum algorithm for pricing Asian and barrier options under the Heston model。 これらのアルゴリズムは、微分方程式と量子振幅法をうまく組み合わせた数値計算法に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We develop quantum algorithms for pricing Asian and barrier options under the Heston model, a popular stochastic volatility model, and estimate their costs, in terms of T-count, T-depth and number of logical qubits, on instances under typical market conditions. These algorithms are based on combining well-established numerical methods for stochastic differential equations and quantum amplitude estimation technique. In particular, we empirically show that, despite its simplicity, weak Euler method achieves the same level of accuracy as the better-known strong Euler method in this task. Furthermore, by eliminating the expensive procedure of preparing Gaussian states, the quantum algorithm based on weak Euler scheme achieves drastically better efficiency than the one based on strong Euler scheme. Our resource analysis suggests that option pricing under stochastic volatility is a promising application of quantum computers, and that our algorithms render the hardware requirement for reaching practical quantum advantage in financial applications less stringent than prior art.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 一般的な確率的ボラティリティモデルであるヘストンモデルの下で, アジアおよびバリアオプションの価格設定のための量子アルゴリズムを開発し, 典型的な市場条件下でのTカウント, Tディープス, 論理量子ビット数の観点から, それらのコストを見積もる。 これらのアルゴリズムは、確率微分方程式のよく確立された数値法と量子振幅推定法を組み合わせたものである。 特に、その単純さにもかかわらず、弱いオイラー法は、この課題においてよく知られた強いオイラー法と同じレベルの精度を達成することを実証的に示す。 さらに、ガウス状態を作成するための高価な手順をなくすことで、弱いオイラースキームに基づく量子アルゴリズムは、強いオイラースキームに基づくものよりも劇的に効率が良くなる。 我々の資源分析は、確率的ボラティリティの下でのオプションの価格設定が量子コンピュータの有望な応用であり、我々のアルゴリズムは、金融アプリケーションにおいて実用的な量子優位性を達成するためのハードウェア要件を、以前の技術よりも厳密に表現していることを示唆している。

関連論文リスト

• Quantum-Trajectory-Inspired Lindbladian Simulation [15.006625290843187]
  リンドブラディアンズが支配するオープン量子系の力学をシミュレーションする2つの量子アルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムはジャンプ演算子数とは無関係にゲート複雑性を達成し、$m$は効率を大幅に向上させる。 第二のアルゴリズムは進化時間$t$と精度$epsilon$にほぼ最適に依存し、追加の$tildeO(m)$ factorを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T03:08:27Z)
• 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)
• Quantum Computational Algorithms for Derivative Pricing and Credit Risk in a Regime Switching Economy [0.0]
  金融市場のリスクを模倣する観点からも現実的なプロセスのクラスを紹介します。 ゲート型量子コンピュータにおける信用リスクとオプション価格を推定するアルゴリズムについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-01T20:15:59Z)
• Faster variational quantum algorithms with quantum kernel-based surrogate models [0.0]
  本稿では,雑音量子プロセッサ上での小型から中規模の変分アルゴリズムを提案する。 提案手法は,計算負荷をこれらのハイブリッドアルゴリズムの古典的成分にシフトさせ,量子プロセッサへのクエリ数を劇的に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T14:11:25Z)
• Automatic and effective discovery of quantum kernels [43.702574335089736]
  量子コンピューティングは、カーネルマシンが量子カーネルを利用してデータ間の類似度を表現できるようにすることで、機械学習モデルを強化することができる。 本稿では,ニューラルアーキテクチャ検索やAutoMLと同じような最適化手法を用いて,異なるアプローチを提案する。 その結果、高エネルギー物理問題に対する我々のアプローチを検証した結果、最良のシナリオでは、手動設計のアプローチに関して、テストの精度を一致または改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:42:14Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Quadratic Unconstrained Binary Optimisation via Quantum-Inspired Annealing [58.720142291102135]
  本稿では,2次非制約二項最適化の事例に対する近似解を求める古典的アルゴリズムを提案する。 我々は、チューニング可能な硬さと植え付けソリューションを備えた大規模問題インスタンスに対して、我々のアプローチをベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T09:26:17Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• 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)
• An optimal quantum sampling regression algorithm for variational eigensolving in the low qubit number regime [0.0]
  量子サンプリング回帰(QSR)は、代替の量子古典的アルゴリズムである。 低量子ビット数構造における時間的複雑さに基づいて,その利用事例を分析した。 ベンチマーク問題に対するアルゴリズムの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T00:01:15Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

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。