論文の概要: Quantum generative modeling for financial time series with temporal correlations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22035v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:36:49 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-07-30 13:42:45.196998
• Title: Quantum generative modeling for financial time series with temporal correlations
• Title（参考訳）: 時間相関を考慮した財務時系列の量子生成モデル
• Authors: David Dechant, Eliot Schwander, Lucas van Drooge, Charles Moussa, Diego Garlaschelli, Vedran Dunjko, Jordi Tura,
• Abstract要約: 本稿では,QGANの量子インスピレーションモデルにおける量子相関が,金融時系列の生成に有効かどうかを考察する。 量子発生器と古典的判別器から構成されるQGANを訓練し、量子発生器をシミュレーションするための2つのアプローチを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9636431845459937
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• Abstract: Quantum generative adversarial networks (QGANs) have been investigated as a method for generating synthetic data with the goal of augmenting training data sets for neural networks. This is especially relevant for financial time series, since we only ever observe one realization of the process, namely the historical evolution of the market, which is further limited by data availability and the age of the market. However, for classical generative adversarial networks it has been shown that generated data may (often) not exhibit desired properties (also called stylized facts), such as matching a certain distribution or showing specific temporal correlations. Here, we investigate whether quantum correlations in quantum inspired models of QGANs can help in the generation of financial time series. We train QGANs, composed of a quantum generator and a classical discriminator, and investigate two approaches for simulating the quantum generator: a full simulation of the quantum circuits, and an approximate simulation using tensor network methods. We tested how the choice of hyperparameters, such as the circuit depth and bond dimensions, influenced the quality of the generated time series. The QGAN that we trained generate synthetic financial time series that not only match the target distribution but also exhibit the desired temporal correlations, with the quality of each property depending on the hyperparameters and simulation method.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのトレーニングデータセットを増強することを目的とした合成データ生成手法として,量子生成逆数ネットワーク (QGAN) が研究されている。 これは金融時系列に特に関係している、なぜなら私たちはこのプロセスの実現、すなわち、データの可用性と市場の年齢によってさらに制限された市場の歴史的進化を1つしか観察していないからである。 しかし、古典的生成逆数ネットワークでは、生成されたデータは、特定の分布の一致や特定の時間的相関を示すなど、望ましい性質(スタイル化された事実とも呼ばれる)を示さない(しばしば)ことが示されている。 本稿では、QGANの量子インスピレーションモデルにおける量子相関が、金融時系列の生成に有効かどうかを検討する。 量子発生器と古典的判別器から構成されるQGANを訓練し、量子発生器をシミュレーションするための2つのアプローチ、量子回路の完全なシミュレーションとテンソルネットワーク法を用いた近似シミュレーションについて検討する。 回路深さや結合寸法などのハイパーパラメータの選択が生成時系列の品質にどのように影響するかを検証した。 学習したQGANは,目標分布に適合するだけでなく,所望の時間的相関を示す合成財務時系列を生成する。

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