論文の概要: Quantum-Inspired Portfolio Optimization In The QUBO Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05932v3
- Date: Thu, 14 Nov 2024 03:05:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-15 11:44:40.359645
- 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, Chao-Ming Fu, Lien-Po Yu, Yen-Jui Chang, Ching-Ray Chang,
- Abstract要約: 最適混合資産の選択を目的としたポートフォリオ最適化について,量子インスパイアされた最適化手法を提案する。
本研究は、資産配分とポートフォリオ管理に有用なツールとしての可能性を示した、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:
- Abstract: A quantum-inspired optimization approach is proposed to study the portfolio optimization aimed at selecting an optimal mix of assets based on the risk-return trade-off to achieve the desired goal in investment. By integrating conventional approaches with quantum-inspired methods for penalty coefficient estimation, this approach enables faster and accurate solutions to portfolio optimization which is validated through experiments using a real-world dataset of quarterly financial data spanning over ten-year period. In addition, the proposed preprocessing method of two-stage search further enhances the effectiveness of our approach, showing the ability to improve computational efficiency while maintaining solution accuracy through appropriate setting of parameters. This research contributes to the growing body of literature on quantum-inspired techniques in finance, demonstrating its potential as a useful tool for asset allocation and portfolio management.
- Abstract（参考訳）: リスク・リターントレードオフに基づく最適混合資産の選択を目的としたポートフォリオ最適化を,投資目標を達成するために,量子インスパイアされた最適化手法を提案する。
従来の手法と量子インスパイアされたペナルティ係数推定手法を統合することにより,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実験により検証されたポートフォリオ最適化の迅速かつ正確な解法を実現する。
さらに, 2段階探索の事前処理手法により, パラメータの適切な設定による解の精度を維持しつつ, 計算効率を向上させる能力を示すとともに, 提案手法の有効性をさらに向上する。
本研究は、資産配分とポートフォリオ管理に有用なツールとしての可能性を示した、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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