論文の概要: Empirical Analysis of Quantum Approximate Optimization Algorithm for Knapsack-based Financial Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07123v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 08:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 17:34:02.749478
• Title: Empirical Analysis of Quantum Approximate Optimization Algorithm for Knapsack-based Financial Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: Knapsackによる金融ポートフォリオ最適化のための量子近似最適化アルゴリズムの実証分析
• Authors: Chansreynich Huot, Kimleang Kea, Tae-Kyung Kim, Youngsun Han
• Abstract要約: 本稿では,量子ウォークミキサーの量子計算能力と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,NPハード問題による課題に対処する手法を提案する。 p>=3の回路層を用いたポートフォリオ最適化手法の近似比を,古典的なknapsack問題の解法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9062064631998696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Portfolio optimization is a primary component of the decision-making process in finance, aiming to tactfully allocate assets to achieve optimal returns while considering various constraints. Herein, we proposed a method that uses the knapsack-based portfolio optimization problem and incorporates the quantum computing capabilities of the quantum walk mixer with the quantum approximate optimization algorithm (QAOA) to address the challenges presented by the NP-hard problem. Additionally, we present the sequential procedure of our suggested approach and demonstrate empirical proof to illustrate the effectiveness of the proposed method in finding the optimal asset allocations across various constraints and asset choices. Moreover, we discuss the effectiveness of the QAOA components in relation to our proposed method. Consequently, our study successfully achieves the approximate ratio of the portfolio optimization technique using a circuit layer of p >= 3, compared to the classical best-known solution of the knapsack problem. Our proposed methods potentially contribute to the growing field of quantum finance by offering insights into the potential benefits of employing quantum algorithms for complex optimization tasks in financial portfolio management.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化はファイナンスにおける意思決定プロセスの主要な要素であり、様々な制約を考慮しつつ、資産を効果的に割り当てて最適なリターンを達成することを目指している。 本稿では、knapsackに基づくポートフォリオ最適化問題を用いて、量子ウォークミキサーの量子計算能力を量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)に組み込むことにより、NPハード問題による課題に対処する手法を提案する。 さらに,提案手法のシーケンシャルな手順を提示し,提案手法の有効性を実証し,様々な制約や資産選択にまたがる最適な資産配分を求める上での有効性を示す。 さらに,提案手法に関連して,qaoaコンポーネントの有効性について検討する。 そこで本研究では,古典的なknapsack問題の解法と比較して,p>=3の回路層を用いたポートフォリオ最適化手法の近似比を実現した。 提案手法は,金融ポートフォリオ管理における複雑な最適化タスクに量子アルゴリズムを適用することの潜在的メリットを考察することで,量子ファイナンス分野の成長に潜在的に寄与する。

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