論文の概要: Enhancing Knapsack-based Financial Portfolio Optimization Using Quantum Approximate Optimization Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07123v3
- Date: Sat, 21 Dec 2024 07:27:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:52:01.147803
- Title: Enhancing Knapsack-based Financial Portfolio Optimization Using Quantum Approximate Optimization Algorithm
- Title（参考訳）: 量子近似最適化アルゴリズムを用いたKnapsackに基づく金融ポートフォリオ最適化の強化
- 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が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6603181502541986
- License:
- 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金融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最適なリターンを達成するために資産を正確に割り当てることを目的としている。
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,提案手法の逐次的手順を示し,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。
また,提案手法によるQAOA成分の有効性について検討した。
その結果, 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, 古典的なクナップサック問題の解法と比較した。
提案手法は、金融ポートフォリオ管理において、複雑な最適化タスクに量子アルゴリズムを用いることの潜在的な利点について洞察を提供することにより、量子金融の分野の発展に寄与する可能性がある。
関連論文リスト
- Quantum-Inspired Portfolio Optimization In The QUBO Framework [0.0]
最適混合資産の選択を目的としたポートフォリオ最適化について,量子インスパイアされた最適化手法を提案する。
本研究は、資産配分とポートフォリオ管理に有用なツールとしての可能性を示した、金融における量子インスパイアされた技術に関する文献の増大に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T11:36:43Z) - PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms [4.2435928520499635]
ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。
本稿では,量子パラメータの変動を調べるために,新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。
本結果は,量子機械学習のレンズからPOを理解する上で有効な知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T10:26:28Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Comparative analysis of diverse methodologies for portfolio optimization leveraging quantum annealing techniques [3.296670045513668]
関連する資産や制約の数が増えるにつれて、ポートフォリオ最適化問題はますます解決が困難になる。
量子アニールアルゴリズムは、NISQ時代の複雑なポートフォリオ最適化問題の解決を約束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T02:21:54Z) - End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under
Uncertainty [55.04219793298687]
機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。
本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。
この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z) - Analyzing and Enhancing the Backward-Pass Convergence of Unrolled
Optimization [50.38518771642365]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
この設定における中心的な課題は最適化問題の解によるバックプロパゲーションであり、しばしば閉形式を欠いている。
本稿では, 非線形最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し, 特定の反復法による線形システムの解と等価であることを示す。
Folded Optimizationと呼ばれるシステムが提案され、非ローリングなソルバ実装からより効率的なバックプロパゲーションルールを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:15:18Z) - A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。
この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。
我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:28:12Z) - Comparing Classical-Quantum Portfolio Optimization with Enhanced
Constraints [0.0]
ポートフォリオ最適化問題に基本的な分析を加え、選択したバランスシートのメトリクスに基づいて資産固有の制約とグローバルな制約を追加する方法について述べる。
我々は、D-Waveの量子プロセッサを用いて、そのような問題を解決するための最先端のアルゴリズムを解析し、商用で利用可能な最適化ソフトウェアで得られるソリューションの品質を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-09T17:46:32Z) - Quantum walk-based portfolio optimisation [0.0]
本稿では,近距離雑音型中間規模量子コンピュータを対象としたポートフォリオ最適化のための高効率量子アルゴリズムを提案する。
Hodsonらによる最近の研究は、金融ポートフォリオ再バランス問題へのハイブリッド量子古典アルゴリズムの適用の可能性を探っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T16:11:33Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem
Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。
このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。
本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)
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。