論文の概要: Portfolio construction using a sampling-based variational quantum scheme

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13557v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 06:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.818442
• Title: Portfolio construction using a sampling-based variational quantum scheme
• Title（参考訳）: サンプリングに基づく変分量子スキームを用いたポートフォリオ構築
• Authors: Gabriele Agliardi, Dimitris Alevras, Vaibhaw Kumar, Roberto Lo Nardo, Gabriele Compostella, Sumit Kumar, Manuel Proissl, Bimal Mehta,
• Abstract要約: CVaR変動量子アルゴリズム (CVaR variational Quantum Algorithm, VQA) を用いて, 一定のサイズの超過が困難となる問題を解く。 IBM Heronプロセッサに関する我々の実験では、109量子ビットと4200個のゲートがあり、相対解誤差は0.49%である。 その結果、量子古典的ワークフローの組み合わせは、純粋に古典的な局所探索よりも精度が良いことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9393848057683603
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficient and effective construction of portfolios that adhere to real-world constraints is a challenging optimization task in finance. We investigate a concrete representation of the problem with a focus on design proposals of an Exchange Traded Fund. We evaluate the sampling-based CVaR Variational Quantum Algorithm (VQA), combined with a local-search post-processing, for solving problem instances that beyond a certain size become classically hard. We also propose a problem formulation that is suited for sampling-based VQA. Our utility-scale experiments on IBM Heron processors involve 109 qubits and up to 4200 gates, achieving a relative solution error of 0.49%. Results indicate that a combined quantum-classical workflow achieves better accuracy compared to purely classical local search, and that hard-to-simulate quantum circuits may lead to better convergence than simpler circuits. Our work paves the path to further explore portfolio construction with quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の制約に従うポートフォリオの効率的かつ効果的な構築は、金融における挑戦的な最適化課題である。 我々は、為替取引基金の設計提案に焦点をあてて、問題の具体的な表現について検討する。 サンプルベースCVaR変動量子アルゴリズム (VQA) と局所探索後処理を組み合わせることで, あるサイズの超過が古典的に困難となる問題を解く。 また,サンプルベースVQAに適した問題定式化を提案する。 IBM Heronプロセッサのユーティリティスケール実験では、109量子ビットと最大4200ゲートを使用でき、相対解誤差は0.49%に達する。 その結果、結合量子古典ワークフローは、純粋に古典的な局所探索よりも精度が良く、量子回路は単純な回路よりも収束が良くなる可能性が示唆された。 我々の研究は、量子コンピュータによるポートフォリオ構築をさらに探求する道を開いた。

関連論文リスト

• Scalable Quantum Architecture Search via Landscape Analysis [28.48505903998775]
  量子アーキテクチャ探索(QAS)は、変分量子コンピューティングにおいて重要な役割を果たす。 量子回路を効率的に探索し評価するスケーラブルでトレーニング不要なQASフレームワークを導入する。 我々のフレームワークは、挑戦的な50キュービットの量子多体シミュレーションにおいて、堅牢な性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T16:13:23Z)
• 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)
• Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud Computing [73.7522199491117]
  量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。 ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。 本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T00:38:46Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
  本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。 私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。 実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z)
• Quantum circuit architecture search on a superconducting processor [56.04169357427682]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ファイナンス、機械学習、化学といった様々な分野において、証明可能な計算上の優位性を得るための強力な証拠を示している。 しかし、現代のVQAで利用されるアンザッツは、表現性と訓練性の間のトレードオフのバランスをとることができない。 8量子ビット超伝導量子プロセッサ上でVQAを強化するために,効率的な自動アンサッツ設計技術を適用した最初の実証実験を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T01:53:42Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)

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。