論文の概要: Comparative analysis of diverse methodologies for portfolio optimization leveraging quantum annealing techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02599v3
- Date: Mon, 8 Jul 2024 06:50:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 02:29:06.897350
- Title: Comparative analysis of diverse methodologies for portfolio optimization leveraging quantum annealing techniques
- Title（参考訳）: 量子アニール法によるポートフォリオ最適化のための多種多様な手法の比較解析
- Authors: Zhijie Tang, Alex Lu Dou, Arit Kumar Bishwas,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.296670045513668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Portfolio optimization (PO) is extensively employed in financial services to assist in achieving investment objectives. By providing an optimal asset allocation, PO effectively balances the risk and returns associated with investments. However, it is important to note that as the number of involved assets and constraints increases, the portfolio optimization problem can become increasingly difficult to solve, falling into the category of NP-hard problems. In such scenarios, classical algorithms, such as the Monte Carlo method, exhibit limitations in addressing this challenge when the number of stocks in the portfolio grows. Quantum annealing algorithm holds promise for solving complex portfolio optimization problems in the NISQ era. Many studies have demonstrated the advantages of various quantum annealing algorithm variations over the standard quantum annealing approach. In this work, we conduct a numerical investigation of randomly generated unconstrained single-period discrete mean-variance portfolio optimization instances. We explore the application of a variety of unconventional quantum annealing algorithms, employing both forward annealing and reverse annealing schedules. By comparing the time-to-solution(TTS) and success probabilities of diverse approaches, we show that certain methods exhibit advantages in enhancing the success probability when utilizing conventional forward annealing schedules. Furthermore, we find that the implementation of reverse annealing schedules can significantly improve the performance of select unconventional quantum annealing algorithms.
- Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化(PO)は、投資目標達成を支援するために金融サービスに広く採用されている。
最適な資産配分を提供することで、POは投資に関連するリスクとリターンを効果的にバランスさせる。
しかし、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の問題がますます解決しにくくなり、NPハード問題に陥ることに注意する必要がある。
このようなシナリオでは、モンテカルロ法のような古典的なアルゴリズムは、ポートフォリオの在庫数が増加すると、この問題に対処する際の限界を示す。
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。
多くの研究は、標準的な量子アニール法よりも様々な量子アニールアルゴリズムの利点を実証している。
本研究では,ランダムに生成した単一周期離散平均分散ポートフォリオ最適化インスタンスの数値的な検討を行う。
本稿では, 前方熱処理と逆熱処理の両方のスケジュールを用いて, 様々な非従来型量子アニールアルゴリズムの適用について検討する。
提案手法は,TTS(Time-to-Solution)と様々なアプローチによる成功確率を比較することで,従来の前方熱処理スケジュールを利用する場合の成功確率を高める利点を示す。
さらに, 逆アニール方式の実装により, 選択された非従来型量子アニールアルゴリズムの性能が大幅に向上することが判明した。
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