論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical Framework for Financial Volatility Forecasting Based on Quantum Circuit Born Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09789v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 15:23:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.423831
• Title: A Hybrid Quantum-Classical Framework for Financial Volatility Forecasting Based on Quantum Circuit Born Machines
• Title（参考訳）: 量子回路ボルニングマシンによる金融変動予測のためのハイブリッド量子古典的枠組み
• Authors: Yixiong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,古典的ニューラルネットワークの強力な表現能力と,量子モデルのユニークな利点を組み合わせることを目的とした,新しいハイブリッド量子古典計算フレームワークを提案する。 金融市場のボラティリティ予測の具体的な課題として,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとQuantum Circuit Born Machine(QCBM)を組み合わせたハイブリッドモデルの設計と実装を行った。 実験結果から,従来のLSTMベースラインモデルと比較して,我々のハイブリッド量子古典モデルは,Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Qなど,複数の主要な指標に対して有意な優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.607454636271561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate forecasting of financial market volatility is crucial for risk management, option pricing, and portfolio optimization. Traditional econometric models and classical machine learning methods face challenges in handling the inherent non-linear and non-stationary characteristics of financial time series. In recent years, the rapid development of quantum computing has provided a new paradigm for solving complex optimization and sampling problems. This paper proposes a novel hybrid quantum-classical computing framework aimed at combining the powerful representation capabilities of classical neural networks with the unique advantages of quantum models. For the specific task of financial market volatility forecasting, we designed and implemented a hybrid model based on this framework, which combines a Long Short-Term Memory (LSTM) network with a Quantum Circuit Born Machine (QCBM). The LSTM is responsible for extracting complex dynamic features from historical time series data, while the QCBM serves as a learnable prior module, providing the model with a high-quality prior distribution to guide the forecasting process. We evaluated the model on two real financial datasets consisting of 5-minute high-frequency data from the Shanghai Stock Exchange (SSE) Composite Index and CSI 300 Index. Experimental results show that, compared to a purely classical LSTM baseline model, our hybrid quantum-classical model demonstrates significant advantages across multiple key metrics, including Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and QLIKE loss, proving the great potential of quantum computing in enhancing the capabilities of financial forecasting models. More broadly, the proposed hybrid framework offers a flexible architecture that may be adapted to other machine learning tasks involving high-dimensional, complex, or non-linear data distributions.
• Abstract（参考訳）: 金融市場のボラティリティの正確な予測は、リスク管理、オプション価格、ポートフォリオ最適化に不可欠である。 従来の計量モデルと古典的な機械学習手法は、金融時系列の本質的に非線形および非定常的な特性を扱う上で、課題に直面している。 近年、量子コンピューティングの急速な発展は、複雑な最適化とサンプリング問題を解決するための新しいパラダイムを提供してきた。 本稿では,古典的ニューラルネットワークの強力な表現能力と,量子モデルのユニークな利点を組み合わせることを目的とした,新しいハイブリッド量子古典計算フレームワークを提案する。 金融市場のボラティリティ予測の具体的な課題として,Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワークとQuantum Circuit Born Machine(QCBM)を組み合わせたハイブリッドモデルの設計と実装を行った。 LSTMは歴史的時系列データから複雑な動的特徴を抽出し、QCBMは学習可能な事前モジュールとして機能し、予測プロセスを導くための高品質な事前分布を提供する。 上海証券取引所(SSE)総合指数とCSI300指数の5分間の高周波データからなる2つの実財務データを用いてモデルを評価した。 実験の結果,従来のLSTMベースラインモデルと比較して,我々のハイブリッド量子古典モデルは,Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), QLIKE損失など,複数の主要な指標において大きな優位性を示し,金融予測モデルの能力向上における量子コンピューティングの可能性を示している。 より広くは、提案されたハイブリッドフレームワークは、高次元、複雑、非線形のデータ分散を含む他の機械学習タスクに適用可能な柔軟なアーキテクチャを提供する。

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