論文の概要: Monte-Carlo Option Pricing in Quantum Parallel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09459v1
• Date: Wed, 14 May 2025 15:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.508261
• Title: Monte-Carlo Option Pricing in Quantum Parallel
• Title（参考訳）: 量子パラレルにおけるモンテカルロオプションの価格設定
• Authors: Robert Scriba, Yuying Li, Jingbo B Wang,
• Abstract要約: 我々は、量子並列で多くの潜在的資産経路をシミュレートする効果的な方法を開発し、高い精度で株価の最終的な分布を導いた。 我々は、このアルゴリズムをより複雑なオプションに拡張し、デリバティブポートフォリオ内のリスクを分析する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6892244525119184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial derivative pricing is a significant challenge in finance, involving the valuation of instruments like options based on underlying assets. While some cases have simple solutions, many require complex classical computational methods like Monte Carlo simulations and numerical techniques. However, as derivative complexities increase, these methods face limitations in computational power. Cases involving Non-Vanilla Basket pricing, American Options, and derivative portfolio risk analysis need extensive computations in higher-dimensional spaces, posing challenges for classical computers. Quantum computing presents a promising avenue by harnessing quantum superposition and entanglement, allowing the handling of high-dimensional spaces effectively. In this paper, we introduce a self-contained and all-encompassing quantum algorithm that operates without reliance on oracles or presumptions. More specifically, we develop an effective stochastic method for simulating exponentially many potential asset paths in quantum parallel, leading to a highly accurate final distribution of stock prices. Furthermore, we demonstrate how this algorithm can be extended to price more complex options and analyze risk within derivative portfolios.
• Abstract（参考訳）: 金融デリバティブの価格設定は金融において重要な課題であり、基礎となる資産に基づくオプションのような手段のバリュエーションが伴う。 単純な解を持つ場合もあるが、モンテカルロシミュレーションや数値計算のような複雑な古典的な計算方法を必要とするものも多い。 しかし、微分複雑性が増加するにつれて、これらの手法は計算能力の限界に直面している。 非Vanilla Basket価格、American Options、デリバティブポートフォリオリスク分析などのケースでは、高次元空間での広範な計算が必要であり、古典コンピュータの課題となっている。 量子コンピューティングは、量子重ね合わせと絡み合いを利用して、高次元空間を効果的に扱うことによって、有望な道を示す。 本稿では,オーラクルや推定に頼らずに動作する自己完結型全通過量子アルゴリズムを提案する。 より具体的には、指数関数的に多くの潜在的資産経路を量子並列でシミュレーションする効果的な確率的手法を開発し、高い精度で株価の最終的な分布を導いた。 さらに、このアルゴリズムをより複雑なオプションに拡張し、デリバティブポートフォリオ内のリスクを分析する方法を示す。

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