ハイブリッド量子古典学習の金融予測への応用:BSE指数を用いた古典機械学習モデルとの比較研究
Evaluating hybrid quantum–classical learning for financial forecasting: a comparative study with classical machine learning models on BSE indices
本研究は、金融時系列予測における古典機械学習と量子機械学習モデルの比較評価を行った。提案されたハイブリッド量子古典回帰フレームワークは、ランダムフォレストによる特徴選択、主成分分析(PCA)による次元削減、変分量子回路(VQC)による予測を組み合わせる。BSE ESG、カーボン取引所、エネルギー、グリーン取引所、石油・ガス、電力などの金融指標でRMSEとR2を用いて性能を評価した。実験結果によると、ランダムフォレストやk近傍法などの古典アルゴリズムが、量子およびハイブリッドモデルと比較して常に最高の精度と安定性を示した。量子モデルは不安定であったが、量子kNNは比較的安定していた。ハイブリッドモデルは、一貫した誤差値を示し、中程度の性能であったが、説明力は比較的低く、主にBSE ESGデータで有意な結果が得られた。全体として、構造化された金融予測タスクにおいては古典的手法が依然として最良であり、ハイブリッド量子古典モデルは潜在的に有効であるが、まだ競争力はないと結論付けられた。この結果は、金融予測アプリケーションにおける量子機械学習の既存の限界と将来性に関する貴重な情報を提供する。
- 提案されたハイブリッド量子古典回帰フレームワーク(ランダムフォレストによる特徴選択、PCAによる次元削減、変分量子回路(VQC)による予測の組み合わせ)がBSE ESGなど複数の金融指標で評価された
- 実験結果では、ランダムフォレストやk近傍法などの古典アルゴリズムが量子・ハイブリッドモデルと比較して常に最高の精度と安定性を示した
- ハイブリッド量子古典モデルは中程度の性能に留まり、量子モデルは不安定であると結論付けられた
本論文は量子機械学習の金融予測への応用可能性を検証した学術的研究だが、結論として古典的アルゴリズムが依然として優位であることを示しており、量子/ハイブリッドモデルの実用化にはまだ距離がある。投資家視点では、量子コンピューティングの金融応用が依然として研究段階にあるという現状確認として有用であり、早期実用化への過度な期待を持たないための重要なシグナルといえる。