論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical Coordination Architecture for Portfolio Optimization via Global Context Injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15708v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 15:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 14:56:08.101583
• Title: A Hybrid Quantum-Classical Coordination Architecture for Portfolio Optimization via Global Context Injection
• Title（参考訳）: グローバルコンテキスト注入によるポートフォリオ最適化のためのハイブリッド量子古典座標アーキテクチャ
• Abstract要約: ポートフォリオ最適化のための短期量子および量子に着想を得た解法は、厳密なサイズ制約の下での局所的なサブプロブレム実行に依存している。 本研究では,1ショットの静的分解と全行列最適化を併用した,軽量なハイブリッド量子古典座標層であるContext-Aware Folding (CAF)を提案する。 CAFは、各局所的なサブプロブレムに圧縮されたグローバルリスク状態を状態依存線形バイアスを介して注入し、グローバルなコミットメントから局所的な候補生成を分離し、シーケンシャルな受け入れルールを保持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4660652494309936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Near-term quantum and quantum-inspired solvers for portfolio optimization rely on local subproblem execution under severe size constraints, but this locality can omit cross-cluster covariance essential for global risk coordination. We propose Context-Aware Folding (CAF), a lightweight hybrid quantum-classical coordination layer between one-shot static decomposition and full-matrix optimization. CAF injects a compressed global risk state into each local subproblem via a state-dependent linear bias, decouples local candidate generation from global commitment, and retains a sequential acceptance rule with a monotonic non-divergence guarantee. On a 2016 Russell 3000 subset (N=484) with Simulated Annealing (SA), CAF improves the scalarized mean-variance objective by 6.59\% over a static baseline (20/20 wins), and by 0.2579\% on an additional 2018 panel (N=1397, 17/20 wins). We further report matched folded N=40 compatibility studies with the Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) and simulated quantum annealing (SQA) as local solvers, together with a frozen hardware-in-the-loop run on Origin Quantum's Wukong 180 (\texttt{WK\_C180}) for one warm-started QAOA subproblem at n=5. These results support CAF as a coordination architecture with strong classical large-scale evidence, cross-backend compatibility, and local executability on real quantum hardware in the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化のための短期量子および量子に着想を得た解法は、厳密なサイズ制約の下での局所的なサブプロブレム実行に依存するが、この局所性は、グローバルなリスク調整に不可欠なクラスタ間共分散を省略することができる。 本研究では,1ショットの静的分解と全行列最適化を併用した,軽量なハイブリッド量子古典座標層であるContext-Aware Folding (CAF)を提案する。 CAFは、状態依存線形バイアスを介して各局所的サブプロブレムに圧縮された大域的リスク状態を注入し、大域的コミットメントから局所的候補生成を分離し、単調な非分岐保証を伴う逐次的受容規則を保持する。 2016年のRussell 3000サブセット(N=484)とSimulated Annealing (SA)では、CAFは静的ベースライン(20/20勝)に対して6.59\%、追加の2018パネル(N=1397, 17/20勝)で0.2579\%のスカラー化平均分散目標を改善する。 さらに,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) とシミュレートされた量子アニール (SQA) を局所解法とし,n=5の温開始QAOAサブプロブレムに対して,Origin Quantum's Wukong 180 (\texttt{WK\_C180}) 上のループを凍結したハードウェア・イン・ループ・ランニングと整合したN=40の整合性について報告する。 これらの結果は、ノイズの多い中規模量子(NISQ)時代の実量子ハードウェア上での強力な古典的大規模エビデンス、クロスバックエンド互換性、局所的な実行可能性を備えた協調アーキテクチャとしてCAFをサポートする。

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