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2025-09-18 更新
Prediction of Stocks Index Price using Quantum GANs
Authors:Sangram Deshpande, Gopal Ramesh Dahale, Sai Nandan Morapakula, Uday Wad
This paper investigates the application of Quantum Generative Adversarial Networks (QGANs) for stock price prediction. Financial markets are inherently complex, marked by high volatility and intricate patterns that traditional models often fail to capture. QGANs, leveraging the power of quantum computing, offer a novel approach by combining the strengths of generative models with quantum machine learning techniques. We implement a QGAN model tailored for stock price prediction and evaluate its performance using historical stock market data. Our results demonstrate that QGANs can generate synthetic data closely resembling actual market behavior, leading to enhanced prediction accuracy. The experiment was conducted using the Stocks index price data and the AWS Braket SV1 simulator for training the QGAN circuits. The quantum-enhanced model outperforms classical Long Short-Term Memory (LSTM) and GAN models in terms of convergence speed and prediction accuracy. This research represents a key step toward integrating quantum computing in financial forecasting, offering potential advantages in speed and precision over traditional methods. The findings suggest important implications for traders, financial analysts, and researchers seeking advanced tools for market analysis.
本文探讨了量子生成对抗网络（Quantum Generative Adversarial Networks，简称QGANs）在股票预测中的应用。金融市场本质上具有复杂性，表现为高波动性和复杂模式，传统模型往往无法捕捉这些特性。QGANs利用量子计算的力量，通过结合生成模型的优点和量子机器学习技术，提供了一种新颖的方法。我们为股票价格预测实现了一个定制的QGAN模型，并使用历史股市数据评估其性能。结果表明，QGANs能够生成与真实市场行为非常相似的人工数据，从而提高预测精度。该实验采用股指价格数据和AWS Braket SV1模拟器进行QGAN电路的训练。在收敛速度和预测精度方面，量子增强模型优于经典的长短记忆（LSTM）和GAN模型。该研究是量子计算在金融预测中集成的重要一步，与传统方法相比，在速度和精度方面具有潜在优势。研究结果对于交易者、金融分析师和研究人员寻求先进的市场分析工具具有重要意义。
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Summary
量子生成对抗网络（QGANs）在股票价格预测中的应用探究。金融市场具有固有的复杂性，传统模型难以捕捉其高波动性和复杂模式。QGANs利用量子计算的能力，结合生成模型的优点与量子机器学习技术，为股票价格预测提供新颖方法。研究实现了针对股票价格预测的QGAN模型，利用历史股市数据评估其性能。结果显示，QGANs能生成与真实市场行为相似的合成数据，提高预测精度。该实验采用股指价格数据和AWS Braket SV1模拟器进行QGAN电路训练，量子增强模型在收敛速度和预测精度方面优于经典的长短期记忆（LSTM）和GAN模型。该研究是量子计算在金融预测中集成的重要一步，为交易者、金融分析师和研究人员提供了先进的市场分析工具。
Key Takeaways
- QGANs结合量子计算与生成对抗网络，为股票价格预测提供新方法。
- QGANs能生成与真实市场行为相似的合成数据。
- QGANs在股票预测方面的性能优于传统模型，如LSTM和GAN。
- QGANs提高了预测精度和收敛速度。
- 研究使用股指价格数据和AWS Braket SV1模拟器进行QGAN实验。
- 该研究是量子计算在金融领域应用的重要进展。
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