深度量子神经网络在金融领域的应用
摘要：量子计算的最新发展为我们提供了探索其在许多领域的潜在应用的机会，金融领域也不例外。本文应用了Beer等人（2020）提出的深度量子神经网络，并讨论了在学习隐含波动率和期权价格等简单实验的背景下的潜力。此外，作为风险管理中的重要衡量指标的Delta和Gamma可以通过神经网络进行解析计算，我们的数值实验表明，深度量子神经网络是有效解决金融中出现的这类数值问题的有希望的技术。
作者：Takayuki Sakuma
论文ID：2011.07319
分类：Computational Finance
分类简称：q-fin.CP
提交时间：2022-05-17