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。
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