論文の概要: Quantum Annealing for Dynamic Portfolio Optimization under Realistic Transaction Costs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03218v1
- Date: Fri, 03 Jul 2026 11:32:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.561165
- Title: Quantum Annealing for Dynamic Portfolio Optimization under Realistic Transaction Costs
- Title（参考訳）: リアルトランザクションコスト下における動的ポートフォリオ最適化のための量子アニーリング
- Abstract要約: この研究は、資産重みが下限と上限、クラスレベルの露出制限、ターンオーバー制限の対象となる多周期ポートフォリオ再バランスの設定を考察する。
量子側では、ポートフォリオ選択問題は資産重みの有限二項符号化を通して二次的非制約二項最適化モデルとして再構成される。
古典的な面では、パフォーマンス評価に経済的に意味のある基準を提供するために、ベンチマークアロケーション戦略が導入されている。
- 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: This paper investigates and compares quantum and classical investment strategies for portfolio construction under realistic trading and allocation constraints. The study considers a multi-period portfolio re-balancing setting in which asset weights are subject to lower and upper bounds, class-level exposure restrictions, and turnover limitations. On the quantum side, the portfolio selection problem is reformulated as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) model through a finite binary encoding of asset weights, and subsequently embedded into a constrained quadratic model (CQM) solved by a hybrid quantum-classical optimization workflow. On the classical side, benchmark allocation strategies are introduced to provide an economically meaningful reference for performance assessment. The proposed framework jointly evaluates portfolio efficiency from two complementary perspectives: business performance, measured through return, volatility, and a measure of the trade-off between them, the Sharpe ratio; and computational performance, assessed through solver structure, constraint handling, and hardware execution characteristics. The resulting comparison provides a rigorous basis for understanding the practical role of quantum annealing in constrained portfolio optimization, while clarifying both its modeling advantages and its current implementation limitations relative to established classical approaches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,現実的な取引・配分制約下でのポートフォリオ構築における量子的投資戦略と古典的投資戦略を比較し,比較する。
この研究は、資産重みが下限と上限、クラスレベルの露出制限、ターンオーバー制限の対象となる多周期ポートフォリオ再バランスの設定を考察する。
量子側では、ポートフォリオ選択問題は資産重みの有限バイナリエンコーディングを通して二次的非制約バイナリ最適化(QUBO)モデルとして再構成され、その後、ハイブリッド量子古典最適化ワークフローによって解決された制約付き二次モデル(CQM)に組み込まれる。
古典的な面では、パフォーマンス評価に経済的に意味のある基準を提供するために、ベンチマークアロケーション戦略が導入されている。
提案フレームワークは,収益率,ボラティリティ,収益率,シャープ比,計算性能の2つの相補的な視点からポートフォリオ効率を共同評価する。
結果として得られた比較は、制約付きポートフォリオ最適化における量子アニールの実践的役割を理解するための厳密な基礎を提供するとともに、そのモデリング上の利点と、確立された古典的アプローチに対する現在の実装上の制限の両方を明確にする。
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