[논문 리뷰] Designing a NISQ reservoir with maximal memory capacity for volatility forecasting

Samudra Dasgupta, Kathleen E. Hamilton외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 15.

Neural Networks and Reservoir Computing참고 문헌 35인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 IBM의 53 큐비트 Rochester 칩에서 CBOE 변동성 지수(VIX)를 예측하기 위해 S&P 500(SPX) 시계열 데이터를 사용하는 하이브리드 양자-고전적 리저보어 계산 프레임워크를 제안한다. SPX 값들을 회전 각도로 인코딩하고 여섯 큐비트 레지스터의 평균 스핀을 활용함으로써, 모델은 향상된 메모리 용량을 달성하며, NISQ 장치가 복잡한 비선형 금융 예측 작업에 활용될 수 있음을 입증한다.

ABSTRACT

Forecasting the CBOE volatility index (VIX) is a highly non-linear and memory-intensive task. In this paper, we use quantum reservoir computing to forecast the VIX using S&P500 (SPX) time-series. Our reservoir is a hybrid quantum-classical system executed on IBM's 53-qubit Rochester chip. We encode the SPX values in the rotation angles and linearly combine the average spin of the six-qubit register to predict the value of VIX at the next time step. Our results demonstrate a potential application of noisy intermediate scale quantum (NISQ) devices to complex, real world applications.

연구 동기 및 목표

• 금융 시장에서의 비선형적이고 메모리 집약적인 변동성 예측 과제를 해결하기 위해.
• 노이지 중간 규모 양자(NISQ) 장치가 실제 금융 시계열 예측에 실용적으로 적용 가능한지 탐색하기 위해.
• 향상된 예측 정확도를 위해 최대한의 메모리 용량을 갖춘 양자 리저보어를 설계하기 위해.
• 초전도 양자 프로세서의 물리적 큐비트를 사용하여 하이브리드 양자-고전적 아키텍처를 구현하기 위해.
• SPX 데이터로부터 CBOE 변동성 지수(VIX)를 예측하는 데 있어 양자 리저보어 계산의 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• S&P 500(SPX) 시계열 값을 큐비트의 회전 각도로 인코딩하여 양자 리저보어를 초기화하기 위해.
• IBM의 53 큐비트 Rochester 칩에 있는 여섯 큐비트 레지스터를 양자 리저보어 구성 요소로 활용하기 위해.
• 여섯 큐비트 레지스터의 평균 스핀 측정값의 선형 조합을 적용하여 다음 시점의 VIX 예측을 생성하기 위해.
• 양자 처리가 특징 변환을 담당하고 고전적 후처리가 최종 예측을 도출하는 하이브리드 양자-고전적 프레임워크를 구현하기 위해.
• 양자 회로 및 측정 전략의 철저한 설계를 통해 리저보어의 메모리 용량을 최적화하기 위해.
• 실제 NISQ 장치에서 양자 리저보어 계산을 실행하여 실제 금융 데이터에서의 성능을 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 NISQ 시대의 양자 리저보어 계산 시스템은 CBOE 변동성 지수(VIX)의 비선형 역학을 효과적으로 모델링할 수 있는가?
• RQ2 실제 초전도 프로세서에 구현된 양자 리저보어가 시계열 예측에 있어 높은 메모리 용량을 달성할 수 있는 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 SPX 데이터를 사용해 VIX를 예측할 때, 양자 리저보어 계산의 성능은 고전적 기준 모델에 비해 어떻게 비교되는가?
• RQ4 SPX 값들을 회전 각도로 인코딩하는 것이 양자 리저보어의 예측 정확도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 NISQ 장치에서의 양자 리저보어 계산은 복잡한 금융 예측 과제에 실용적으로 적용될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 양자 리저보어 계산 프레임워크는 실제 NISQ 장치에서 S&P 500 시계열 데이터를 사용해 VIX를 성공적으로 예측하였다.
• 시스템은 양자 리저보어의 본질적인 비선형 변환 능력을 활용하여 복잡한 변동성 역학을 모델링하였다.
• SPX 값들을 위한 회전 각도 인코딩 방식은 양자 리저보어 상태의 효과적인 초기화를 가능하게 하였다.
• 여섯 큐비트 레지스터의 평균 스핀은 다음 VIX 값 예측을 위한 강력한 특징 표현으로 기능하였다.
• 하이브리드 양자-고전적 아키텍처는 NISQ 장치가 메모리 집약적이고 실제 금융 예측 응용 분야에 활용될 수 있음을 입증하였다.
• 결과적으로 현재의 노이지 하드웨어에서의 양자 리저보어 계산이 복잡한 금융 시계열에 대해 의미 있는 예측 성능을 달성할 수 있음을 시사한다.