論文の概要: Large-scale portfolio optimization on a trapped-ion quantum computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23976v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 12:36:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.424543
- Title: Large-scale portfolio optimization on a trapped-ion quantum computer
- Title（参考訳）: トラップイオン量子コンピュータにおける大規模ポートフォリオ最適化
- Authors: Alejandro Gomez Cadavid, Ananth Kaushik, Pranav Chandarana, Miguel Angel Lopez-Ruiz, Gaurav Dev, Willie Aboumrad, Qi Zhang, Claudio Girotto, Sebastián V. Romero, Martin Roetteler, Enrique Solano, Marco Pistoia, Narendra N. Hegade,
- Abstract要約: 基数制約付き大規模ポートフォリオ選択のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
ハードウェア・アウェア分解を用いたトラップイオン量子プロセッサ上での実験実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.24411362086563
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an end-to-end pipeline for large-scale portfolio selection with cardinality constraints and experimentally demonstrate it on trapped-ion quantum processors using hardware-aware decomposition. Building on RMT-based correlation-matrix denoising and community detection, we identify correlated asset groups and introduce a correlation-guided greedy splitting scheme that caps each cluster by the executable qubit budget. Each cluster defines a hardware-embeddable QUBO subproblem that we solve using bias-field digitized counterdiabatic quantum optimization (BF-DCQO), a non-variational method that avoids classical parameter-training loops. We recombine low-energy candidates into global portfolios and enforce feasibility with a two-stage post-processing routine: fast repair followed by a cardinality-preserving swap local search. We benchmark the workflow on a 250-asset universe taken from the S&P 500 and execute subproblems on a 64-qubit Barium development system similar to the forthcoming IonQ Tempo line. We observe that larger executable subproblem sizes reduce decomposition error and systematically improve final objective values and risk-return trade-offs relative to randomized baselines under identical post-processing. Overall, the results establish a hardware-tested route for scaling financial optimization problems, defined by a trade space in which executable problem size and circuit cost are balanced against the resulting solution quality.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, ハードウェア・アウェア分解を用いた量子プロセッサにおいて, 基数制約付き大規模ポートフォリオ選択のためのエンド・ツー・エンドパイプラインを提案し, 実験的に実証する。
RMTに基づく相関行列デノベーションとコミュニティ検出に基づいて相関資産群を同定し、各クラスタを実行可能なキュービット予算でカプセル化する相関誘導グリーディ分割方式を導入する。
各クラスタは、古典的なパラメータ学習ループを回避する非変分法であるバイアスフィールドデジタル化された反断熱量子最適化(BF-DCQO)を用いて、ハードウェア埋め込み可能なQUBOサブプロブレムを定義する。
我々は低エネルギーの候補をグローバルなポートフォリオに再結合し、2段階の事後処理ルーチンで実現可能にする。
我々は、S&P 500から取得した250個の宇宙のワークフローをベンチマークし、今後のIonQ Tempoシリーズに似た64量子バリウム開発システム上でサブプロブレムを実行する。
より大規模な実行可能サブプロブレムサイズは、分解誤差を低減し、最終目標値と同一の事後処理下でのランダム化されたベースラインに対するリスク-リターントレードオフを体系的に改善する。
全体として、結果として得られるソリューションの品質に対して、実行可能な問題サイズと回路コストのバランスが取れた取引空間によって定義される、金融最適化問題をスケールするためのハードウェアテストされた経路を確立する。
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