Learning Temporal Patterns in Financial Time Series: A Comparative Study of Quantum LSTM and Quantum Reservoir Computing
本研究は、振幅エンコーディングを用いた量子 LSTM および量子リザーバー・コンピューティングに代表される量子強化ハイブリッド・アーキテクチャが、特に相関する入力を持つ多変量レジームにおいて、金融時系列予測において古典的ベースラインと同等か、あるいはわずかに優れた性能を発揮し得ることを示している。