論文の概要: Large-scale portfolio optimization using Pauli Correlation Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21305v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 11:51:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.079844
• Title: Large-scale portfolio optimization using Pauli Correlation Encoding
• Title（参考訳）: パウリ相関符号化を用いた大規模ポートフォリオ最適化
• Authors: Vicente P. Soloviev, Michal Krompiec,
• Abstract要約: 実世界のポートフォリオ最適化問題にゲートベースの変分量子アルゴリズムを適用する方法を示す。 具体的には、250以上の変数が関与する問題に対処し、実際の株式市場を表す市場グラフを、高度に相関した資産のサブポートフォリオに反復的に分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Portfolio optimization is a cornerstone of financial decision-making, traditionally relying on classical algorithms to balance risk and return. Recent advances in quantum computing offer a promising alternative, leveraging quantum algorithms to efficiently explore complex solution spaces and potentially outperform classical methods in high-dimensional settings. However, conventional quantum approaches typically assume a one-to-one correspondence between qubits and variables (e.g. financial assets), which severely limits the applicability of gate-based quantum systems due to current hardware constraints. As a result, only quantum annealing-like methods have been used in realistic scenarios. In this work, we show how a gate-based variational quantum algorithm can be applied to a real-world portfolio optimization problem by assigning multiple variables per qubit. Specifically, we address a problem involving over 250 variables, where the market graph representing a real stock market is iteratively partitioned into sub-portfolios of highly correlated assets. This approach enables improved scalability compared to traditional variational methods and opens new possibilities for quantum-enhanced financial applications.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化は金融決定の基礎であり、伝統的にリスクとリターンのバランスをとるために古典的なアルゴリズムに依存している。 量子コンピューティングの最近の進歩は、量子アルゴリズムを利用して複雑な解空間を効率的に探索し、高次元設定において古典的手法よりも優れた性能を発揮する、有望な代替手段を提供する。 しかし、従来の量子アプローチでは、通常、量子ビットと変数(例えば金融資産)の1対1対応を前提としており、これは現在のハードウェア制約によるゲートベースの量子システムの適用性を著しく制限している。 その結果、現実的なシナリオでは量子アニーリングのような方法のみが使われてきた。 本研究では,各キュービット毎に複数の変数を割り当てることにより,実世界のポートフォリオ最適化問題にゲートベースの変分量子アルゴリズムを適用する方法を示す。 具体的には、250以上の変数が関与する問題に対処し、実際の株式市場を表す市場グラフを、高度に相関した資産のサブポートフォリオに反復的に分割する。 このアプローチは従来の変動法と比較してスケーラビリティの向上を可能にし、量子化された金融アプリケーションに対する新たな可能性を開く。

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