論文の概要: Evaluating Quantum Amplitude Estimation for Pricing Multi-Asset Basket Options

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09432v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 13:16:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.394433
• Title: Evaluating Quantum Amplitude Estimation for Pricing Multi-Asset Basket Options
• Title（参考訳）: プライシング・マルチアセット・バスケット・オプションにおける量子振幅推定の評価
• Authors: Muhammad Kashif, Shaf Khalid, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 実世界のデータに対する金融価格設定における量子エンハンスな不確実性モデリングの役割について検討する。 我々は、量子振幅推定と不確実な量子ビット数の変化の影響を、固定された資産数を維持しながら解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1702673021505245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient pricing of multi-asset basket options poses a significant challenge, especially when dealing with complex real-world data. In this work, we investigate the role of quantum-enhanced uncertainty modeling in financial pricing options on real-world data. Specifically, we use quantum amplitude estimation and analyze the impact of varying the number of uncertainty qubits while keeping the number of assets fixed, as well as the impact of varying the number of assets while keeping the number of uncertainty qubits fixed. To provide a comprehensive evaluation, we establish and validate a hybrid quantum-classical comparison framework, benchmarking quantum approaches against classical Monte Carlo simulations and Black-Scholes methods. Beyond simply computing option prices, we emphasize the trade-off between accuracy and computational resources, offering insights into the potential advantages and limitations of quantum approaches for different problem scales. Our results contribute to understanding the feasibility of quantum methods in finance and guide the optimal allocation of quantum resources in hybrid quantum-classical workflows.
• Abstract（参考訳）: マルチアセットバスケットオプションの正確かつ効率的な価格設定は、特に複雑な実世界のデータを扱う場合、大きな課題となる。 本研究では、実世界のデータに対する金融価格オプションにおける量子エンハンスな不確実性モデリングの役割について検討する。 具体的には、量子振幅推定を用いて、不確かさ量子ビットの数を一定に保ちながら、不確実性量子ビットの数を変化させる影響を解析し、不確実性量子ビットの数を一定に保ちながら資産の数を変化させる影響を解析する。 そこで我々は,古典モンテカルロシミュレーションとブラックスコールズ法に対する量子アプローチをベンチマークした,ハイブリッド量子古典比較フレームワークの確立と評価を行った。 オプションの価格を単に計算するだけでなく、精度と計算資源のトレードオフを強調し、異なる問題スケールに対する量子アプローチの潜在的な利点と限界に関する洞察を提供する。 この結果は,ファイナンスにおける量子手法の実現可能性の理解に寄与し,ハイブリッドな量子古典的ワークフローにおける量子資源の最適割り当ての導出に寄与する。

関連論文リスト

• Error-mitigation aware benchmarking strategy for quantum optimization problems [3.026585988755882]
  エントロピーベンチマークは有限ショット効果や量子エラーの緩和を考慮しない。 有限ショット統計とQEMによるリソースオーバーヘッドを明示的に組み込んだベンチマークフレームワークを開発した。 我々の枠組みは、推定エネルギーが既知の古典的上界と下界で定義された間隔内にあるという自信を通して量子的優位性を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-26T16:55:47Z)
• Quantum Machine Learning methods for Fourier-based distribution estimation with application in option pricing [42.79174867716636]
  オプション価格問題に対処する2つのハイブリッド古典量子法を提案する。 提案手法は,導関数評価の競合的量子代替物として,顕著な精度を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-22T11:43:08Z)
• Calibration of Quantum Devices via Robust Statistical Methods [45.464983015777314]
  量子パラメータ学習の最先端技術に対するベイズ推論の高度な統計的手法を数値解析する。 既存のアプローチ、すなわち多モード性および高次元性において、これらのアプローチの利点を示す。 我々の発見は、オープン量子システムの力学を学習する量子キャラクタリゼーションの課題に応用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T15:22:17Z)
• Quantum Reservoir Computing for Realized Volatility Forecasting [0.6249768559720121]
  量子貯水池計算は、非線形時間依存をモデル化するための機械学習と量子計算を組み合わせる。 本研究では,量子貯水池計算のボラティリティ予測への応用について検討する。 以上の結果から,提案手法は様々な指標のベンチマークモデルより一貫して優れていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T05:02:13Z)
• 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)
• Bayesian Quantum Amplitude Estimation [46.03321798937855]
  量子振幅推定のための問題調整およびノイズ認識ベイズアルゴリズムであるBAEを提案する。 耐障害性シナリオでは、BAEはハイゼンベルク限界を飽和させることができ、デバイスノイズが存在する場合、BAEはそれを動的に特徴付け、自己適応することができる。 本稿では,振幅推定アルゴリズムのベンチマークを提案し,他の手法に対してBAEをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T18:09:41Z)
• Role of coherence in many-body Quantum Reservoir Computing [3.4078654008228924]
  量子コヒーレンスや相関などの異なる量子効果が時間的タスクの性能向上にどのように寄与するかを示す。 我々は, 有限計測資源と騒音が, 異なる状態における貯水池の力学に与える影響を批判的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T11:06:08Z)
• On Quantum Ambiguity and Potential Exponential Computational Speed-Ups to Solving Dynamic Asset Pricing Models [0.0]
  我々は、量子コンピューティングのソリューションを、大規模な非線形資産価格モデルに定式化する。 モデル選択に対処するために、あいまいさとモデル/パラメータの不確実性の量子決定理論の基礎を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:11:55Z)
• Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
  本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。 我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• 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)
• Experimental violations of Leggett-Garg's inequalities on a quantum computer [77.34726150561087]
  単一および多ビット系におけるLeggett-Garg-Bellの不等式違反を実験的に観察する。 本分析では, 量子プラットフォームの限界に注目し, 上記の相関関数は, 量子ビットの数や回路深さが大きくなるにつれて, 理論的予測から逸脱することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:35:15Z)
• 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。