論文の概要: QADQN: Quantum Attention Deep Q-Network for Financial Market Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03088v1
- Date: Tue, 6 Aug 2024 10:41:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 14:27:34.443645
- Title: QADQN: Quantum Attention Deep Q-Network for Financial Market Prediction
- Title（参考訳）: QADQN:金融市場予測のための量子注意深層Qネットワーク
- Authors: Siddhant Dutta, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Sadok Ben Yahia, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 本稿では量子注意深度Q-Network(QADQN)アプローチを導入し,量子強化学習を通じてこれらの課題に対処する。
我々は、S&P500を含む主要市場指標の履歴データに基づいて、QADQNエージェントのパフォーマンスを評価する。
我々の実証結果はQADQNの優れた性能を示し、より優れたリスク調整リターンを実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3671741591443105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Financial market prediction and optimal trading strategy development remain challenging due to market complexity and volatility. Our research in quantum finance and reinforcement learning for decision-making demonstrates the approach of quantum-classical hybrid algorithms to tackling real-world financial challenges. In this respect, we corroborate the concept with rigorous backtesting and validate the framework's performance under realistic market conditions, by including fixed transaction cost per trade. This paper introduces a Quantum Attention Deep Q-Network (QADQN) approach to address these challenges through quantum-enhanced reinforcement learning. Our QADQN architecture uses a variational quantum circuit inside a traditional deep Q-learning framework to take advantage of possible quantum advantages in decision-making. We gauge the QADQN agent's performance on historical data from major market indices, including the S&P 500. We evaluate the agent's learning process by examining its reward accumulation and the effectiveness of its experience replay mechanism. Our empirical results demonstrate the QADQN's superior performance, achieving better risk-adjusted returns with Sortino ratios of 1.28 and 1.19 for non-overlapping and overlapping test periods respectively, indicating effective downside risk management.
- Abstract（参考訳）: 市場の複雑さとボラティリティのため、金融市場の予測と最適取引戦略の開発は依然として困難である。
意思決定のための量子ファイナンスと強化学習の研究は、現実の金融問題に対処するための量子古典的ハイブリッドアルゴリズムのアプローチを実証している。
この観点では、取引ごとの固定取引コストを含むことで、厳密なバックテストと協調し、現実的な市場条件下でのフレームワークのパフォーマンスを検証する。
本稿では量子注意深度Q-Network(QADQN)アプローチを導入し,量子強化学習を通じてこれらの課題に対処する。
我々のQADQNアーキテクチャは、従来のQラーニングフレームワーク内の変分量子回路を使用して、意思決定における量子上の利点を生かしている。
我々は、S&P500を含む主要市場指標の履歴データに基づいて、QADQNエージェントのパフォーマンスを評価する。
エージェントの学習過程を,報酬の蓄積と体験再生機構の有効性を検証して評価する。
実験の結果,QADQN は高い性能を示し,Soltino 比 1.28 と 1.19 をそれぞれ非重複性および重複性テスト期間で有意なリスク管理を行うことができた。
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