אלגוריתמים קוונטיים לארביטראז' סטטיסטי בתדירות גבוהה

סיכום

המאמר מציע גישה קוונטית לארביטראז' סטטיסטי בתדירות גבוהה בין מניות. היא משלבת אמידת מספר התניה בזמן משתנה עם רגרסיה ליניארית קוונטית, ומפתחת גם שיטות תומכות לאמידת מספרי התניה ולבדיקת קו־אינטגרציה.

המחברים משווים את הסיבוכיות המוצהרת למדד ייחוס קלאסי, ומבטאים את השיטה הקוונטית במונחים של מספר המניות, מספר ההתניה והדיוק המבוקש, ולא של אורך נתוני המסחר. זוהי טענה תיאורטית בדבר סיבוכיות, ולא ראיה לביצועים במסחר חי. התיאור שסופק אינו כולל הערכה אמפירית, פרטי יישום או דיון במגבלות חומרה מעשיות, ולכן אינו מבסס אם ההאצה המוצעת מתורגמת למערכות מסחר שימושיות.

רעיונות מרכזיים

• שיטת הארביטראז' המוצעת משתמשת ברגרסיה ליניארית קוונטית ובאמידת מספר התניה בזמן משתנה.
• היא כוללת כלים נפרדים לאמידת מספר ההתניה ולבדיקת קו־אינטגרציה.
• הסיבוכיות המוצהרת תלויה במספר המניות, במספר ההתניה ובדיוק המבוקש.
• היתרון הקוונטי המתואר הוא טענה חישובית, ולא מוצג אימות בשוק חי.

תגיות

# Quantum Quantitative Trading: High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm


# Quantum Quantitative Trading: High-Frequency Statistical Arbitrage Algorithm









Quantitative trading is an integral part of financial markets with high calculation speed requirements, while no quantum algorithms have been introduced into this field yet. We propose quantum algorithms for high-frequency statistical arbitrage trading in this work by utilizing variable time condition number estimation and quantum linear regression.The algorithm complexity has been reduced from the classical benchmark O(N^2d) to O(sqrt(d)(kappa)^2(log(1/epsilon))^2 )). It shows quantum advantage, where N is the length of trading data, and d is the number of stocks, kappa is the condition number and epsilon is the desired precision. Moreover, two tool algorithms for condition number estimation and cointegration test are developed.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.