基于NP难组合优化筛选潜在盈利、不相关且平衡股票的实时交易系统
新兴技术
2023-11-06 v1 统计金融
摘要
金融投资组合构建问题常被表述为二次离散（组合）优化问题，在计算复杂性理论中属于非确定性多项式时间(NP)难类。伊辛机是基于量子力学/量子启发原理、用于快速求解NP难优化问题的硬件设备，其潜在地能够在高速交易策略的时间约束下，基于NP难优化做出交易决策。在此，我们报告一种实时股票交易系统，该系统通过NP难投资组合优化来确定多头（买入）/空头（卖出）头寸，以使用基于称为模拟分叉的量子启发算法的嵌入式伊辛机改善夏普比率。伊辛机根据一个目标函数从只股票的全集中选出平衡（Delta中性）的股票组，该目标函数涉及最大化定义为与成交量加权平均价偏差的瞬时预期收益，以及最小化统计相关系数之和（用于分散化）。在东京证券交易所已证明，基于=128的NP难投资组合优化的交易策略可通过基于FPGA（现场可编程门阵列）的交易系统执行，响应延迟为164 s。
引用
@article{arxiv.2307.06339,
title = {Real-time Trading System based on Selections of Potentially Profitable, Uncorrelated, and Balanced Stocks by NP-hard Combinatorial Optimization},
author = {Kosuke Tatsumura and Ryo Hidaka and Jun Nakayama and Tomoya Kashimata and Masaya Yamasaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.06339},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 5 figures. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2307.05923