
量子アルゴリズムを活用することで、機械学習のパフォーマンスを向上させることができる。具体的には、決定木アンサンブルモデルの精度を高めたり、パラメータ数の少ない高精度の信用リスク評価モデルを構築できる。


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量子機械学習を活用した金融予測の改善


外部金融知識と異なるモダリティの貢献度、異なる金融資産間の関係を考慮した新しい金融予測手法MANAGERが優れた性能を示す。



金融予測：LLMを活用したモダル適応型知識強化グラフベースの金融予測



感情情報を活用することで、金融収益の予測精度を向上させ、実際の取引で高い利益を達成する方法を示す。



感情に基づく金融収益の予測：Bayesian-enhanced FinBERTアプローチ
