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。

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