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。
関連論文リスト
- A Survey on Inference Optimization Techniques for Mixture of Experts Models [50.40325411764262]
大規模Mixture of Experts(MoE)モデルは、条件計算によるモデル容量と計算効率の向上を提供する。
これらのモデル上で推論をデプロイし実行することは、計算資源、レイテンシ、エネルギー効率において大きな課題を示す。
本調査では,システムスタック全体にわたるMoEモデルの最適化手法について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T14:11:15Z) - Deep Reinforcement Learning and Mean-Variance Strategies for Responsible Portfolio Optimization [49.396692286192206]
本研究では,ESG状態と目的を取り入れたポートフォリオ最適化のための深層強化学習について検討する。
以上の結果から,ポートフォリオアロケーションに対する平均分散アプローチに対して,深層強化学習政策が競争力を発揮する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T12:04:03Z) - End-to-End Learning for Fair Multiobjective Optimization Under
Uncertainty [55.04219793298687]
機械学習における予測-Then-Forecast(PtO)パラダイムは、下流の意思決定品質を最大化することを目的としている。
本稿では,PtO法を拡張して,OWA(Nondifferentiable Ordered Weighted Averaging)の目的を最適化する。
この結果から,不確実性の下でのOWA関数の最適化とパラメトリック予測を効果的に統合できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:33:35Z) - Enhancing Knapsack-based Financial Portfolio Optimization Using Quantum Approximate Optimization Algorithm [2.6603181502541986]
本稿では,量子ウォークミキサーの量子計算能力と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて,NPハード問題による課題に対処する手法を提案する。
p>=3の回路層を用いたポートフォリオ最適化手法の近似比が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-11T08:20:26Z) - Exploring the synergistic potential of quantum annealing and gate model
computing for portfolio optimization [2.432141667343098]
我々は、量子アニールとゲートベースの量子コンピューティングシステムの両方の利点を最大限に活用するために研究を拡大する。
インド株式市場の現実世界の株価データを最大64件の資産でテストしています。
この結果から,ハイブリッドアニールゲート量子コンピューティングは,投資ポートフォリオの最適化を目指すポートフォリオマネージャにとって貴重なツールである可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-02T15:02:13Z) - Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。
1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。
本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z) - Momentum Accelerates the Convergence of Stochastic AUPRC Maximization [80.8226518642952]
高精度リコール曲線(AUPRC)に基づく領域の最適化について検討し,不均衡なタスクに広く利用されている。
我々は、$O (1/epsilon4)$のより優れた反復による、$epsilon$定常解を見つけるための新しい運動量法を開発する。
また,O(1/epsilon4)$と同じ複雑さを持つ適応手法の新たなファミリを設計し,実際により高速な収束を享受する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T16:21:52Z) - Hybrid Quantum Investment Optimization with Minimal Holding Period [0.0]
最小保持期間を有する動的ポートフォリオ最適化のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
D-Wave 2000Qプロセッサを用いて,1年間のトレーディング期間にまたがる50のデータセットにおける最適投資軌跡を見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-02T11:26:47Z) - Quantum walk-based portfolio optimisation [0.0]
本稿では,近距離雑音型中間規模量子コンピュータを対象としたポートフォリオ最適化のための高効率量子アルゴリズムを提案する。
Hodsonらによる最近の研究は、金融ポートフォリオ再バランス問題へのハイブリッド量子古典アルゴリズムの適用の可能性を探っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T16:11:33Z) - Hybrid quantum-classical optimization for financial index tracking [0.0]
金融指標の追跡は、指標に含まれる証券のサブセットに投資することで、そのリターンの軌道を適切に定義された時間帯で再現することにつながる。
数十または数百の資産からなる中程度の大きな指標であっても、最適な資産の組み合わせを選択することは、難しい重み付けの難しい問題となる。
我々は, 基数制約を受ける資産の重み付けされた組み合わせを見つけるために, プルーニングアルゴリズムを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-27T10:59:21Z) - Bayesian Optimization for Selecting Efficient Machine Learning Models [53.202224677485525]
本稿では,予測効率とトレーニング効率の両面において,モデルを協調最適化するための統一ベイズ最適化フレームワークを提案する。
レコメンデーションタスクのためのモデル選択の実験は、この方法で選択されたモデルがモデルのトレーニング効率を大幅に改善することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-02T02:56:30Z)
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。