論文の概要: Applications of Quantum Machine Learning for Quantitative Finance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10119v1
- Date: Thu, 16 May 2024 14:15:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 14:02:34.233784
- Title: Applications of Quantum Machine Learning for Quantitative Finance
- Title（参考訳）: 量子機械学習の定量的ファイナンスへの応用
- Authors: Piotr Mironowicz, Akshata Shenoy H., Antonio Mandarino, A. Ege Yilmaz, Thomas Ankenbrand,
- Abstract要約: 機械学習と量子機械学習(QML)は、複雑な計算問題に対処するための強力なツールを提供するため、重要な意味を持つようになった。
本研究は、金融産業における重要な分野である量的金融におけるQMLの利用について概観する。
金融アプリケーションにおける量子コンピューティングと機械学習の関連性について検討し、不正検出、引受、リスク評価、株式市場予測、ポートフォリオ最適化、オプション価格など、さまざまなユースケースについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning and quantum machine learning (QML) have gained significant importance, as they offer powerful tools for tackling complex computational problems across various domains. This work gives an extensive overview of QML uses in quantitative finance, an important discipline in the financial industry. We examine the connection between quantum computing and machine learning in financial applications, spanning a range of use cases including fraud detection, underwriting, Value at Risk, stock market prediction, portfolio optimization, and option pricing by overviewing the corpus of literature concerning various financial subdomains.
- Abstract（参考訳）: 機械学習と量子機械学習(QML)は、さまざまな領域にわたる複雑な計算問題に対処するための強力なツールを提供するため、重要な意味を持つようになった。
本研究は、金融業界における重要な分野である量的金融におけるQMLの使用状況について概観する。
金融アプリケーションにおける量子コンピューティングと機械学習の関連性について検討し、不正検出、引受、リスク評価、株式市場予測、ポートフォリオ最適化、オプション価格など、さまざまな金融サブドメインに関する文献のコーパスを概説する。
関連論文リスト
- A Brief Review of Quantum Machine Learning for Financial Services [0.0]
本稿では,ファイナンスに応用可能な量子機械学習における最先端のアルゴリズムと技術について検討する。
検討される金融アプリケーションには、リスク管理、クレジットスコアリング、不正検出、株価予測が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T14:44:47Z) - A Survey of Large Language Models for Financial Applications: Progress, Prospects and Challenges [60.546677053091685]
大規模言語モデル(LLM)は金融分野における機械学習アプリケーションに新たな機会を開放した。
我々は、従来のプラクティスを変革し、イノベーションを促進する可能性に焦点を当て、様々な金融業務におけるLLMの適用について検討する。
本稿では,既存の文献を言語タスク,感情分析,財務時系列,財務推論,エージェントベースモデリング,その他の応用分野に分類するための調査を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T16:11:35Z) - 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) - 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) - Quantum Finance: a tutorial on quantum computing applied to the
financial market [0.7388859384645263]
本稿では、有望な量子アルゴリズムと金融市場問題への応用に焦点を当て、量子コンピューティングの基礎に焦点を当てる。
関連する主要な概念だけでなく、ブラジル証券取引所で利用可能な金融資産に関する単純な実践例についても、古典的および量子的両方のコードで、Jupyter Notebookとして自由に利用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T19:37:27Z) - Modern applications of machine learning in quantum sciences [51.09906911582811]
本稿では、教師なし、教師なし、強化学習アルゴリズムにおけるディープラーニングとカーネル手法の使用について述べる。
我々は、微分可能プログラミング、生成モデル、機械学習に対する統計的アプローチ、量子機械学習など、より専門的なトピックについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-08T17:48:59Z) - A Survey of Quantum Computing for Finance [15.341098545888944]
金融は量子コンピューティングの恩恵を受けた最初の産業セクターであると推定されている。
量子コンピュータは、この10年間で古典的なコンピュータの計算能力を上回ることが期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-08T06:16:21Z) - 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) - Understanding the Usability Challenges of Machine Learning In
High-Stakes Decision Making [67.72855777115772]
機械学習(ML)は、多種多様な成長を続ける一連のドメインに適用されている。
多くの場合、MLやデータサイエンスの専門知識を持たないドメインの専門家は、ML予測を使用してハイステークな意思決定を行うように求められます。
児童福祉スクリーニングにおけるMLユーザビリティの課題について,児童福祉スクリーニング者との一連のコラボレーションを通じて検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-02T22:50:45Z) - Quantum Computing for Finance: State of the Art and Future Prospects [8.77758485723332]
本稿では、金融問題に対する量子コンピューティングの適用性、現状、および可能性に関する私たちの視点を概説する。
シミュレーションや最適化,マシンラーニング問題など,金融サービスで発生する特定のアプリケーションに対する,詳細な量子アルゴリズムについて説明する。
さらに、IBM Quantumバックエンドにおける量子アルゴリズムのデモンストレーションを含め、金融サービスにおける問題に対する量子アルゴリズムの潜在的なメリットについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-25T16:02:05Z)
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。