論文の概要: End-to-End Portfolio Optimization with Quantum Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08843v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 21:31:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:48:42.214286
• Title: End-to-End Portfolio Optimization with Quantum Annealing
• Title（参考訳）: 量子アニーリングによるエンド・ツー・エンドポートフォリオ最適化
• Authors: Sai Nandan Morapakula, Sangram Deshpande, Rakesh Yata, Rushikesh Ubale, Uday Wad, Kazuki Ikeda,
• Abstract要約: この研究は、ハイブリッド量子古典モデルを用いて、古典的手法よりも複雑な最適化を効果的に扱えるように組み合わせたアプローチを示している。 実証的な結果は、このベンチマークで20万のインドルーペのポートフォリオが増加したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48516757555267037
• License:
• Abstract: With rapid technological progress reshaping the financial industry, quantum technology plays a critical role in advancing risk management, asset allocation, and financial strategies. Realizing its full potential requires overcoming challenges like quantum hardware limits, algorithmic stability, and implementation barriers. This research explores integrating quantum annealing with portfolio optimization, highlighting quantum methods' ability to enhance investment strategy efficiency and speed. Using hybrid quantum-classical models, the study shows combined approaches effectively handle complex optimization better than classical methods. Empirical results demonstrate a portfolio increase of 200,000 Indian Rupees over the benchmark. Additionally, using rebalancing leads to a portfolio that also surpasses the benchmark value.
• Abstract（参考訳）: 金融産業の急速な技術進歩により、量子技術はリスク管理、資産配分、金融戦略の進展において重要な役割を担っている。 完全なポテンシャルを実現するには、量子ハードウェアの限界、アルゴリズムの安定性、実装障壁といった課題を克服する必要がある。 本研究は、ポートフォリオ最適化と量子アニールの統合について検討し、投資戦略の効率とスピードを高める量子メソッドの能力を強調した。 この研究は、ハイブリッド量子古典モデルを用いて、古典的手法よりも複雑な最適化を効果的に扱えるように組み合わせたアプローチを示している。 実証的な結果は、このベンチマークで20万のインドルーペのポートフォリオが増加したことを示している。 さらに、再バランスの使用は、ベンチマーク値を超えるポートフォリオにつながる。

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