量子インスパイアードのキュービット／キュトリット・ニューラルネットワークによるリアルタイム株式予測
arXiv cs.AI / 2026/4/22
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要点
- 本研究は、株価予測における機械学習手法として、従来型ANNと量子インスパイアードのキュービット（QQBN）およびキュトリット（QQTN）ベースのニューラルネットワークを比較評価している。
- いずれのモデルも精度は70%以上と堅調だが、量子キュトリット・ニューラルネットワーク（QQTN）が全体としてより良い成績を示している。
- QQTNは、リスク調整後の性能（シャープレシオ）だけでなく、予測品質の一貫性（情報係数）や市場環境が変わる場合の頑健性において明確な優位性を示した。
- 論文では、QQTNが最良基準に近い性能を保ちながら学習時間を大幅に短縮できると報告しており、リアルタイム予測への適性が高い。
- 著者らは、低遅延かつ効率的な計算が求められる実務的な金融用途に対して、量子インスパイアードのキュトリット型ニューラルネットワークが有望であると結論づけている。
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