論文の概要: Quantum Portfolio Optimization with Expert Analysis Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20532v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 05:30:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.870666
- Title: Quantum Portfolio Optimization with Expert Analysis Evaluation
- Title（参考訳）: エキスパート分析による量子ポートフォリオ最適化
- Authors: Nouhaila Innan, Ayesha Saleem, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 本研究は、変分量子固有解法(VQE)と量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の2つの顕著な変分量子アプローチを系統的にベンチマークする。
どちらの手法も効果的なコスト関数の最小化を示すが、結果として得られるポートフォリオは重要な財務基準に違反することが多い。
本稿では、金融専門家が量子最適化ポートフォリオの経済健全性と市場実現可能性を評価するためのエキスパート分析評価フレームワークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum algorithms have gained increasing attention for addressing complex combinatorial problems in finance, notably portfolio optimization. This study systematically benchmarks two prominent variational quantum approaches, Variational Quantum Eigensolver (VQE) and Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), under diverse experimental settings, including different asset universes, ansatz architectures, and circuit depths. Although both methods demonstrate effective cost function minimization, the resulting portfolios often violate essential financial criteria, such as adequate diversification and realistic risk exposure. To bridge the gap between computational optimization and practical viability, we introduce an Expert Analysis Evaluation framework in which financial professionals assess the economic soundness and the market feasibility of quantum-optimized portfolios. Our results highlight a critical disparity between algorithmic performance and financial applicability, emphasizing the necessity of incorporating expert judgment into quantum-assisted decision-making pipelines.
- Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムは金融における複雑な組合せ問題(特にポートフォリオ最適化)に対処するために注目を集めている。
本研究では,変分量子固有解法 (VQE) と量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) の2つの顕著な変分量子アプローチを,異なる資産宇宙,アンザッツアーキテクチャ,回路深さを含む様々な実験条件下で体系的にベンチマークする。
どちらの手法も効果的なコスト関数の最小化を実証するが、結果として得られるポートフォリオは、適切な多様化や現実的なリスク露光といった重要な財務基準に違反することが多い。
計算最適化と実用可能性のギャップを埋めるために、金融専門家が量子最適化ポートフォリオの経済健全性と市場実現可能性を評価するためのエキスパート分析評価フレームワークを導入する。
本結果は,量子支援型意思決定パイプラインに専門的判断を組み込むことの必要性を強調し,アルゴリズムの性能と財務的適用性の間に重要な相違点を浮き彫りにした。
関連論文リスト
- A Comparative Study of Quantum Optimization Techniques for Solving Combinatorial Optimization Benchmark Problems [4.266376725904727]
本稿では,NP-hard問題に対する量子最適化手法の評価を目的とした,包括的なベンチマークフレームワークを提案する。
本フレームワークは,多次元クナップサック問題(MDKP),最大独立集合(MIS),二次割当問題(QAP),市場シェア問題(MSP)など,主要な課題に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-15T13:02:22Z) - PO-QA: A Framework for Portfolio Optimization using Quantum Algorithms [4.2435928520499635]
ポートフォリオ最適化(PO)は、投資ポートフォリオのリスクを最小限に抑えつつ、純利益を最大化することを目的とした金融問題である。
本稿では,量子パラメータの変動を調べるために,新しいスケーラブルなフレームワークPO-QAを提案する。
本結果は,量子機械学習のレンズからPOを理解する上で有効な知見を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T10:26:28Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - 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) - Quantum Speedups in Regret Analysis of Infinite Horizon Average-Reward Markov Decision Processes [32.07657827173262]
我々は,未知のMDPとエージェントのエンゲージメントのための革新的な量子フレームワークを提案する。
平均推定における量子的優位性は、無限の地平線強化学習に対する後悔の保証において指数的な進歩をもたらすことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-18T03:17:51Z) - A Review on Quantum Approximate Optimization Algorithm and its Variants [47.89542334125886]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm、QAOA)は、難解な最適化問題を解くことを目的とした、非常に有望な変分量子アルゴリズムである。
この総合的なレビューは、様々なシナリオにおけるパフォーマンス分析を含む、QAOAの現状の概要を提供する。
我々は,提案アルゴリズムの今後の展望と方向性を探りながら,選択したQAOA拡張と変種の比較研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:28:12Z) - Multiobjective variational quantum optimization for constrained
problems: an application to Cash Management [45.82374977939355]
本稿では,変分量子アルゴリズムを用いた制約付き最適化問題の解法を提案する。
我々は、キャッシュマネジメント問題という、金融の極めて関連性の高い現実世界の問題について、我々の提案を検証した。
実験の結果, 実現したソリューションのコスト, 特に局所最小値の回避に関して, 大幅な改善が見られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-08T17:09:20Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z)
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。