論文の概要: Quantum-Inspired Portfolio Optimization In The QUBO Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05932v1
- Date: Tue, 8 Oct 2024 11:36:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 12:10:29.755169
- Title: Quantum-Inspired Portfolio Optimization In The QUBO Framework
- Title（参考訳）: QUBOフレームワークにおける量子インスパイアされたポートフォリオ最適化
- Authors: Ying-Chang Lu, Yen-Jui Chang, Lien-Po Yu, Chao-Ming Fu,
- Abstract要約: 異なる資産クラスにまたがる投資の多様化によるリスクを最小化しつつ、投資ポートフォリオのリターンを最大化することを目的としたポートフォリオ最適化を検討するために、量子インスパイアされた最適化手法が提案されている。
この研究は、資産配分とポートフォリオ管理のための強力なツールとしての可能性を示す、金融における量子インスパイアされた技術に関する文献の増大に寄与する。
- 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: A quantum-inspired optimization approach is proposed to study the portfolio optimization aimed at maximizing the returns of investment portfolio while minimizing its risk by diversifying investment across different asset classes. By integrating conventional approaches with quantum-inspired methods and simulation techniques for penalty coefficient estimation, this approach enables faster solutions to portfolio optimization. The proposed two-stage search strategy further enhances the method by starting with a broad search to quickly identify potential solutions and then refining these results to increase accuracy. The effectiveness of our approach is validated through experiments using a real-world dataset of quarterly financial data spanning ten years. Moreover, the effectiveness of various portfolio strategies under volatile market conditions is also investigated with emphasis on the robustness and predictive capacity of our methodology. This research contributes to the growing body of literature on quantum-inspired techniques in finance, demonstrating its potential as a powerful tool for asset allocation and portfolio management.
- Abstract（参考訳）: 異なる資産クラスにまたがる投資の多様化によるリスクを最小化しつつ、投資ポートフォリオのリターンを最大化することを目的としたポートフォリオ最適化を検討するために、量子インスパイアされた最適化手法が提案されている。
従来の手法と量子インスパイアされた手法とペナルティ係数推定のシミュレーション手法を統合することにより,ポートフォリオ最適化の高速化を実現する。
提案した2段階探索戦略は,より広い探索から始め,潜在的な解を素早く同定し,その結果を精査し,精度を高めることによって,その手法をさらに強化する。
提案手法の有効性は,10年間にわたる実世界の四半期財務データのデータセットを用いて検証した。
さらに,揮発性市場条件下でのポートフォリオ戦略の有効性についても,方法論の堅牢性と予測能力に着目して検討した。
この研究は、資産配分とポートフォリオ管理のための強力なツールとしての可能性を示す、金融における量子インスパイアされた技術に関する文献の増大に寄与する。
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