Keywords
Computación Cuántica como Servicio, Optimización Inspirada en la Computación Cuántica, Ventana Deslizante Adaptativa, Regresión Cuadrática, Optimización de Carteras, Sincronización del Mercado
Paper Number
TR-2320
Paper Type
Short
Abstract
Este estudio presenta un marco unificado de decisiones de inversión entregado a través de la computación cuántica como servicio (QCaaS), integrando la selección de acciones y la sincronización del mercado para el reequilibrio dinámico de carte ras. Se emplea un algoritmo de optimización inspirado en la computación cuántica (QIO), GNQTS, para construir carteras con tendencias alcistas estables basadas en la relación de tendencia. Para abordar las limitaciones de las ventanas deslizantes de longitud fija en mercados volátiles, se propone un mecanismo de ventana deslizante adaptativa (ASW). El ASW ajusta dinámicamente la sincronización de reequili brio utilizando el monitoreo de regresión cuadrática de las tendencias de la cartera, permitiendo respuestas oportunas a las reversiones del mercado. Los resultados ex perimentales sobre datos del DJIA (2012-2021), que cubren condiciones volátiles y extremas como el período de Covid-19, demuestran que el ASW basado en QIO supera consistentemente a la ventana deslizante clásica, logrando un rendimiento superior de retorno a riesgo. Este trabajo avanza en la aplicación de QIO en siste masdedecisión financiera basados en la nube y destaca el papel de las estrategias de sincronización adaptativa en mejorar la robustez bajo condiciones de mercado no estacionarias.
Recommended Citation
Kuo, Shu-Yu; Jiang, Yu-Chi; Chou, Yao-Hsin; and Li, Eldon Y., "Transferencia de Conocimiento de Entrenamiento para el Reequilibrio Adaptativo de Carteras Basado en la Relación de Tendencia con unSistemade Optimización Inspirado en la Computación Cuántica" (2025). ICIS 2025 Proceedings. 39.
https://aisel.aisnet.org/icis2025/translated/translated/39
Transferencia de Conocimiento de Entrenamiento para el Reequilibrio Adaptativo de Carteras Basado en la Relación de Tendencia con unSistemade Optimización Inspirado en la Computación Cuántica
Este estudio presenta un marco unificado de decisiones de inversión entregado a través de la computación cuántica como servicio (QCaaS), integrando la selección de acciones y la sincronización del mercado para el reequilibrio dinámico de carte ras. Se emplea un algoritmo de optimización inspirado en la computación cuántica (QIO), GNQTS, para construir carteras con tendencias alcistas estables basadas en la relación de tendencia. Para abordar las limitaciones de las ventanas deslizantes de longitud fija en mercados volátiles, se propone un mecanismo de ventana deslizante adaptativa (ASW). El ASW ajusta dinámicamente la sincronización de reequili brio utilizando el monitoreo de regresión cuadrática de las tendencias de la cartera, permitiendo respuestas oportunas a las reversiones del mercado. Los resultados ex perimentales sobre datos del DJIA (2012-2021), que cubren condiciones volátiles y extremas como el período de Covid-19, demuestran que el ASW basado en QIO supera consistentemente a la ventana deslizante clásica, logrando un rendimiento superior de retorno a riesgo. Este trabajo avanza en la aplicación de QIO en siste masdedecisión financiera basados en la nube y destaca el papel de las estrategias de sincronización adaptativa en mejorar la robustez bajo condiciones de mercado no estacionarias.
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