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2022-05-09
英文标题:
《Financial Market Modeling with Quantum Neural Networks》
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作者:
Carlos Pedro Gon\\c{c}alves
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  Econophysics has developed as a research field that applies the formalism of Statistical Mechanics and Quantum Mechanics to address Economics and Finance problems. The branch of Econophysics that applies of Quantum Theory to Economics and Finance is called Quantum Econophysics. In Finance, Quantum Econophysics\' contributions have ranged from option pricing to market dynamics modeling, behavioral finance and applications of Game Theory, integrating the empirical finding, from human decision analysis, that shows that nonlinear update rules in probabilities, leading to non-additive decision weights, can be computationally approached from quantum computation, with resulting quantum interference terms explaining the non-additive probabilities. The current work draws on these results to introduce new tools from Quantum Artificial Intelligence, namely Quantum Artificial Neural Networks as a way to build and simulate financial market models with adaptive selection of trading rules, leading to turbulence and excess kurtosis in the returns distributions for a wide range of parameters.
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中文摘要:
经济物理学已经发展成为一个应用统计力学和量子力学的形式来解决经济和金融问题的研究领域。将量子理论应用于经济学和金融学的经济物理学分支称为量子经济物理学。在金融学领域,量子经济物理学的贡献包括期权定价、市场动力学建模、行为金融学和博弈论的应用,结合人类决策分析的经验发现,可以通过量子计算从计算上接近概率中的非线性更新规则,从而产生非加性决策权重,由此产生的量子干涉项解释了非加性概率。目前的工作利用这些结果,引入了量子人工智能的新工具,即量子人工神经网络,作为一种建立和模拟金融市场模型的方法,自适应选择交易规则,导致在各种参数的回报分布中出现动荡和过度峰度。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Neural and Evolutionary Computing        神经与进化计算
分类描述:Covers neural networks, connectionism, genetic algorithms, artificial life, adaptive behavior. Roughly includes some material in ACM Subject Class C.1.3, I.2.6, I.5.
涵盖神经网络,连接主义,遗传算法,人工生命,自适应行为。大致包括ACM学科类C.1.3、I.2.6、I.5中的一些材料。
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-5-9 03:08:27
用量子神经网络进行金融市场建模斯卡洛斯·佩德罗·贡萨乌古斯特,2015年7月27日社会政策高级研究所(ISCSP)-里斯本大学,电子邮件:cgoncalves@iscsp.ulisboa.ptAbstractEconophysics已经发展成为一个将统计力学和量子力学的形式主义应用于解决经济和金融问题的研究领域。将量子理论应用于经济学和金融学的经济物理学分支称为量子经济物理学。在金融领域,量子经济物理学的贡献包括从期权定价到市场动力学建模、行为金融和博弈论的应用,结合人类决策分析的经验发现,表明概率中的非线性更新规则,导致非加性决策权重,可以通过量子计算进行计算,由此产生的量子干涉项解释了非加性概率。目前的工作利用这些结果,引入了量子人工智能的新工具,即量子人工神经网络,作为一种建立和模拟金融市场模型的方法,自适应选择交易规则,导致各种参数的收益分布出现动荡和过多峰度。关键词:金融学、经济物理学、量子人工神经网络、量子随机过程、认知科学1简介金融建模的主要问题之一是解决复杂的金融回报动态,尤其是,过度峰度和波动性与湍流有关,导致与传统金融理论中的高斯随机游走模型存在统计上的显著偏差(Arthuret al.,1997;Voit,2001;Ilinsky,2001;Focardi和Fabozzi,2004)。
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2022-5-9 03:08:30
经济物理学对金融的一个主要贡献是,在系统科学和复杂性科学的基础上,利用统计力学和量子力学的工具来解决这个问题(Anderson等人,1988年;Arthur等人,1997年;Voit,2001年;Ehrentreich,2008年)。经济物理学目前是一个综合了金融经济学、复杂系统科学、统计力学、,量子力学和认知科学,以解决经济和金融中的概念和问题(安德森等人,1988年;亚瑟等人,1997年;沃伊特,2001年;布伦,2006年;埃伦特里奇,2008年;皮奥特罗夫斯基和斯拉德科夫斯基,2001年、2002年、2008年;萨普钦和索洛维耶夫,2009年、2011年)。经济物理学有两个主要分支:经典经济物理学(基于经典力学)和量子经济物理学(基于量子力学)。在金融领域,量子经济物理学已被应用于期权定价(Segal和Segal,1998;Baaquie等人,2000;Baaquie和Marakani,2001;Baaquie,2004;Baaquie和Pan,2011)、金融动荡建模(Goncalves,2011,2013)以及金融理论的制定方法,关于价格形成和基本市场关系(Piotrowski和Sladkowski,2001、2002、2008;Khrennikov,2010;Haven和Khrennikov,2013;Goncalves,2011、2013)。Choustova(2007a,b)尤其主张引入基于量子的金融理论方法,作为将市场认知动态纳入金融价格形成的一种方式。然而,基于量子的方法超出了与托普里斯动力学和湍流建模的良好匹配。
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2022-5-9 03:08:33
当面临决策问题时,人类认知中量子干涉特征的经验证据越来越多,这导致了基于量子理论的认知科学的发展,为经济物理学建模奠定了理论基础,对金融具有重大影响(Busemeyer和Franco,2010年;Busemeyer和Bruza,2012年;Wang和Busemeyer,2013年;Busemeyer和Wang,2014年;Khrennikov,2010年;Haven和Khrennikov,2013年;左,2014年;Khrennikov和Basieva,2014年)。基于量子理论的认知科学应用于金融领域的主要研究问题可以表述如下:如果有经验支持人类认知,在决策问题中,导致计算上与量子自适应计算同构的决策行为(Busemeyer和Franco,2010;Busemeyer和Bruza,2012;Wang和Busemeyer,2013;Busemeyer和Wang,2014;Zou,2014;Khrennikov和Basieva,2014;Goncalves,2015),然后,金融市场动力学的建模需要使用行为模型,在其概率描述中,量子干涉术语(Khrennikov,2010;Havenand Khrennikov,2013)。这一主要研究问题导致了认知科学研究领域的增长和发展,从量子计算机科学和量子信息理论开始,对金融和经济学产生了直接影响,支持了量子经济物理学的发展(Khrennikov,2010;Haven和Khrennikov,2013),尤其是,关于金融:为量子艺术智能(QuAI)应用于金融市场建模的研究开辟道路(Goncalves,2011,2013)。目前的工作通过引入用于金融市场动力学和波动风险建模的量子人工神经网络(Quantumartific Neural Network,简称QuANNs)为此类研究做出了贡献。
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2022-5-9 03:08:36
特别是,循环量子用于构建金融市场动力学模型,该模型将量子干涉和量子自适应计算纳入金融回报的概率描述中。由此产生的模型显示了一种基于量子的适应性规则选择,对市场动态产生影响,导致过度峰度和动荡,并伴随着集群波动、价格上涨和统计上显著偏离高斯分布,适用于各种参数。这项工作分为两部分,分别在第2节和第3节中展开。在第2节中,建立、模拟和研究了Quan模型,而在第3节中,对QuAI应用于财务建模的可能作用和贡献进行了反思。关于在第2节中展开的主要工作,本节的结构分为三个小节。在2002年的《金融市场构成》中,我们结合了经典的OPHysics市场构成模型(OPHysics)和《金融市场构成》中的OPHysics,即:在做市模型中引入了倍增波动率成分和市场极化成分,并将其与交易量和看涨与看跌极化联系起来。在第2.2小节中,我们介绍了量子的一般形式主义,包括构成金融市场模型基础的主要概念。
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2022-5-9 03:08:40
在第2.3节中,我们使用量子神经自动调节器(QuNA)结构构建金融市场模型,并模拟由此产生的金融市场,解决其在湍流和波动风险方面的主要结果,从而导致与高斯回报分布的统计显著偏差。在第3节中,讨论了高斯随机游动与经济物理学和市场动力学的非线性随机模型之间的偏差问题,考虑到QuAI和Quans的可能贡献,以便在人类决策中观察到的量子干涉模式的证据和网络量子计算线性统一演化产生的金融非线性概率动力学的计算基础之间建立桥梁。2基于QuANN的金融市场模型2。1价格形成和财务回报遵循Farmer(2002)和Ilinski(2001),金融市场价格形成可以与不平衡的市场订单M联系起来,其中M>0对应于过剩需求,而M<0对应于过剩供给,因此,对于在持续时间为4t的离散交易轮中交易的金融风险资产,t,S(t)的资产价格取决于之前的价格S(t)- 4t)以及交易回合中到达的市场订单。
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