論文の概要: Prediction of Stocks Index Price using Quantum GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12286v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 20:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 17:50:52.682663
• Title: Prediction of Stocks Index Price using Quantum GANs
• Title（参考訳）: 量子GANを用いた株価指数の予測
• Authors: Sangram Deshpande, Gopal Ramesh Dahale, Sai Nandan Morapakula, Uday Wad,
• Abstract要約: 株価予測に適したQGANモデルを実装し,その性能を過去の株式市場データを用いて評価する。 以上の結果から,QGANは実際の市場行動によく似た合成データを生成できることが示され,予測精度が向上した。 この研究は、金融予測に量子コンピューティングを統合するための重要なステップであり、従来の手法よりも高速で精度の高い利点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5900825203015314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper investigates the application of Quantum Generative Adversarial Networks (QGANs) for stock price prediction. Financial markets are inherently complex, marked by high volatility and intricate patterns that traditional models often fail to capture. QGANs, leveraging the power of quantum computing, offer a novel approach by combining the strengths of generative models with quantum machine learning techniques. We implement a QGAN model tailored for stock price prediction and evaluate its performance using historical stock market data. Our results demonstrate that QGANs can generate synthetic data closely resembling actual market behavior, leading to enhanced prediction accuracy. The experiment was conducted using the Stocks index price data and the AWS Braket SV1 simulator for training the QGAN circuits. The quantum-enhanced model outperforms classical Long Short-Term Memory (LSTM) and GAN models in terms of convergence speed and prediction accuracy. This research represents a key step toward integrating quantum computing in financial forecasting, offering potential advantages in speed and precision over traditional methods. The findings suggest important implications for traders, financial analysts, and researchers seeking advanced tools for market analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,QGAN(Quantum Generative Adversarial Networks)の株価予測への応用について検討する。 金融市場は本質的に複雑で、ボラティリティの高いパターンと、従来のモデルでしばしば捉えられない複雑なパターンが特徴である。 量子コンピューティングのパワーを活用するQGANは、生成モデルの強みと量子機械学習技術を組み合わせることによって、新しいアプローチを提供する。 株価予測に適したQGANモデルを実装し,その性能を過去の株式市場データを用いて評価する。 以上の結果から,QGANは実際の市場行動によく似た合成データを生成できることが示され,予測精度が向上した。 この実験は、Stocksインデックス価格データとAWS Braket SV1シミュレータを使って、QGAN回路のトレーニングを行った。 量子化モデルは、収束速度と予測精度の点で古典的長短記憶(LSTM)とGANモデルより優れている。 この研究は、金融予測に量子コンピューティングを統合するための重要なステップであり、従来の手法よりも高速で精度の高い利点を提供する。 この結果は、トレーダー、金融アナリスト、そして市場分析のための高度なツールを求める研究者にとって重要な意味を示唆している。

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