Thuật toán lượng tử cho arbitrage thống kê tần suất cao

Bài viết arXiv papers · Tác giả: Xi-Ning Zhuang et al.

Tóm tắt

Bài báo đề xuất một phương pháp lượng tử cho arbitrage thống kê tần suất cao trên các cổ phiếu. Phương pháp kết hợp ước lượng số điều kiện với thời gian biến đổi với hồi quy tuyến tính lượng tử, đồng thời phát triển các phương pháp hỗ trợ để ước lượng số điều kiện và kiểm định đồng liên kết.

Các tác giả so sánh độ phức tạp được nêu với chuẩn đối chiếu cổ điển, biểu diễn phương pháp lượng tử theo số lượng cổ phiếu, số điều kiện và độ chính xác mục tiêu thay vì độ dài dữ liệu giao dịch. Đây là tuyên bố lý thuyết về độ phức tạp, không phải bằng chứng về hiệu quả giao dịch thực. Mô tả được cung cấp không có đánh giá thực nghiệm, chi tiết triển khai hay thảo luận về các giới hạn phần cứng thực tế, nên chưa xác định được liệu mức tăng tốc đề xuất có chuyển thành hệ thống giao dịch khả dụng hay không.

Ý chính

Phương pháp arbitrage được đề xuất sử dụng hồi quy tuyến tính lượng tử và ước lượng số điều kiện với thời gian biến đổi.
Phương pháp bao gồm các công cụ riêng để ước lượng số điều kiện và kiểm định đồng liên kết.
Độ phức tạp được nêu phụ thuộc vào số lượng cổ phiếu, điều kiện hóa và độ chính xác mong muốn.
Lợi thế lượng tử được mô tả là một tuyên bố về tính toán, không có xác nhận trên thị trường thực.

Thẻ

Cổ phiếu Kinh doanh chênh lệch giá Giao dịch tần suất cao Thống kê

Toàn văn

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.