論文の概要: Variational Quantum Eigensolver for Real-World Finance: Scalable Solutions for Dynamic Portfolio Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22001v1
- Date: Fri, 26 Dec 2025 11:59:30 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-29 12:06:41.34861
- Title: Variational Quantum Eigensolver for Real-World Finance: Scalable Solutions for Dynamic Portfolio Optimization Problems
- Title（参考訳）: リアルワールドファイナンスのための変分量子固有解法:動的ポートフォリオ最適化問題のスケーラブル解法
- Authors: Irene De León, Danel Arias, Manuel Martín-Cordero, María Esperanza Molina, Pablo Serrano, Senaida Hernández-Santana, Miguel Ángel Jiménez Herrera, Joana Fraxanet, Ginés Carrascal, Escolástico Sánchez, Inmaculada Posadillo, Álvaro Nodar,
- Abstract要約: 本稿では,変分量子固有解法(VQE)を大規模で現実的な動的ポートフォリオ最適化(DPO)問題に拡張する,スケーラブルなハードウェア対応手法を提案する。
1つ目はIsing Sample-based Quantum Configuration Recovery (ISQR) ルーチンの実装である。
2つ目は、最適化タスクを分解するためにVQE Constrainedメソッドを使用することで、現在のハードウェアで利用可能なキュービットよりも多くの変数でDPOインスタンスを処理できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2937420753606784
- License:
- Abstract: We present a scalable, hardware-aware methodology for extending the Variational Quantum Eigensolver (VQE) to large, realistic Dynamic Portfolio Optimization (DPO) problems. Building on the scaling strategy from our previous work, where we tailored a VQE workflow to both the DPO formulation and the target QPU, we now put forward two significant advances. The first is the implementation of the Ising Sample-based Quantum Configuration Recovery (ISQR) routine, which improves solution quality in Quadratic Unconstrained Binary Optimization problems. The second is the use of the VQE Constrained method to decompose the optimization task, enabling us to handle DPO instances with more variables than the available qubits on current hardware. These advances, which are broadly applicable to other optimization problems, allow us to address a portfolio with a size relevant to the financial industry, consisting of up to 38 assets and covering the full Spanish stock index (IBEX 35). Our results, obtained on a real Quantum Processing Unit (IBM Fez), show that this tailored workflow achieves financial performance on par with classical methods while delivering a broader set of high-quality investment strategies, demonstrating a viable path towards obtaining practical advantage from quantum optimization in real financial applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分量子固有解法(VQE)を大規模で現実的な動的ポートフォリオ最適化(DPO)問題に拡張する,スケーラブルなハードウェア対応手法を提案する。
VQEワークフローをDPOの定式化とターゲットのQPUの両方に合わせるという、これまでの作業から得られたスケーリング戦略に基づいて、現在、2つの重要な進歩を推進しています。
1つ目はIsing Sample-based Quantum Configuration Recovery (ISQR) ルーチンの実装である。
2つ目は、最適化タスクを分解するためにVQE Constrainedメソッドを使用することで、現在のハードウェアで利用可能なキュービットよりも多くの変数でDPOインスタンスを処理できます。
これらの進歩は、他の最適化問題に広く適用されており、最大38の資産と完全なスペイン株指数(IBEX 35)からなる金融業界に関連する規模のポートフォリオに対処することができる。
実際の量子処理ユニット(IBM Fez)で得られた結果から、この調整されたワークフローは、従来の手法と同等の財務性能を達成しつつ、より広範な高品質な投資戦略を提供し、実際の金融アプリケーションにおける量子最適化から実用的な優位性を得るための有効な道筋を示す。
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