論文の概要: Quantum Computing for Option Portfolio Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00486v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 16:31:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:45:16.895802
• Title: Quantum Computing for Option Portfolio Analysis
• Title（参考訳）: オプションポートフォリオ分析のための量子コンピューティング
• Authors: Yusen Wu, Jingbo B. Wang, Yuying Li,
• Abstract要約: 本稿では,VaR(Value-at-Risk)とCVar(Value-at-Risk)の計算に適した,効率的かつエンドツーエンドの量子アルゴリズムを提案する。 我々の焦点は、VaRとCVaRの推定において高次元性によって生じる課題を克服するために量子計算を活用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6892244525119184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce an efficient and end-to-end quantum algorithm tailored for computing the Value-at-Risk (VaR) and conditional Value-at-Risk (CVar) for a portfolio of European options. Our focus is on leveraging quantum computation to overcome the challenges posed by high dimensionality in VaR and CVaR estimation. While our innovative quantum algorithm is designed primarily for estimating portfolio VaR and CVaR for European options, we also investigate the feasibility of applying a similar quantum approach to price American options. Our analysis reveals a quantum 'no-go' theorem within the current algorithm, highlighting its limitation in pricing American options. Our results indicate the necessity of investigating alternative strategies to resolve the complementarity challenge in pricing American options in future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,VaR(Value-at-Risk)とCVar(Value-at-Risk)の計算に適した,効率的なエンドツーエンド量子アルゴリズムを提案する。 我々の焦点は、VaRとCVaRの推定において高次元性によって生じる課題を克服するために量子計算を活用することである。 我々の革新的な量子アルゴリズムは、主にヨーロッパのオプションに対するポートフォリオVaRとCVaRを推定するために設計されているが、同様の量子アプローチをアメリカのオプションの価格に応用する可能性についても検討する。 我々の分析では、現在のアルゴリズムにおける量子'no-go'定理を明らかにし、アメリカのオプションの価格設定の制限を強調している。 本研究は、今後の研究において、アメリカの選択肢の価格設定における相補的課題を解決するための代替戦略を検討する必要性を示唆するものである。

関連論文リスト

• 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)
• Pricing of European Calls with the Quantum Fourier Transform [0.0]
  我々は、幅広い資産モデルにまたがるヨーロッパのコールオプションの価格設定のための量子アルゴリズムを導入、分析する。 我々は、この新しいアルゴリズムをオプション価格で既存の量子アルゴリズムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T12:03:49Z)
• Quantum Risk Analysis of Financial Derivatives [0.3749861135832073]
  本稿では,リスク値(VaR)とリスク条件値(CVaR)を量子コンピュータを用いて計算するための2つの量子アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T18:52:30Z)
• Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
  量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。 どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。 量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
• Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud Computing [73.7522199491117]
  量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。 ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。 本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T00:38:46Z)
• 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)
• Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
  単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。 提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z)
• Finding the Optimal Currency Composition of Foreign Exchange Reserves with a Quantum Computer [0.0]
  本稿では,Markowitzモデルに基づく動的ポートフォリオ最適化への量子アルゴリズムの適用に焦点を当てる。 量子アルゴリズムを実行するには、IBM QuantumtextsuperscriptTMゲートベースの量子コンピュータを使用します。 この論文の二次目標は、中央銀行や他の金融市場規制機関のスタッフに量子最適化アルゴリズムに関する文献を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T13:19:07Z)
• Reducing the cost of energy estimation in the variational quantum eigensolver algorithm with robust amplitude estimation [50.591267188664666]
  量子化学と材料は、量子コンピューティングの最も有望な応用の1つである。 これらの領域における産業関連問題とそれを解決する量子アルゴリズムとの整合性については、まだ多くの研究が続けられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T16:51:36Z)
• Dynamic Asset Allocation with Expected Shortfall via Quantum Annealing [0.0]
  本稿では,動的アセット割り当て問題を解決するために,ハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 D-Waveの2000QとAdvantageの量子アニールの結果を実世界の財務データを用いて比較する。 高い相関関係を持つ資産の実験は、より優れた性能を発揮する傾向にあり、近い将来、実用的な量子アプリケーションを設計するのに役立つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T17:39:43Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

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。