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Aplicación práctica de la computación cuántica a problemas financieros

dc.contributor.advisorCarrascal de las Heras, Ginés
dc.contributor.authorGarcía Martínez, Carlos
dc.date.accessioned2023-06-16T14:49:37Z
dc.date.available2023-06-16T14:49:37Z
dc.date.issued2021-09
dc.description.abstractLa computación cuántica está experimentando un auge significativo esta última década, lo cual ha permitido a los investigadores plantear problemas que hasta la fecha eran imposibles de resolver en el paradigma clásico. Los qubits, que son los bits cuánticos, nos dan una ventaja superior respecto a ciertos problemas complejos en distintas ramas, como son la química y la financiera. Más concretamente, en el espectro financiero existen determinados problemas de optimización que su complejidad se va incrementando exponencialmente a medida que añadimos más nodos, por lo que los computadores clásicos encuentran grandes dificultades a la hora de calcular dichos problemas. Nuestro objetivo es desarrollar un algoritmo cuántico que resuelva el problema del arbitraje de divisas. De tal forma que logremos mejores resultados respecto a los sistemas clásicos que monitorizan actualmente el mercado, analizando así, problemas de tallas mayores con un tiempo menor. Para la realización del trabajo utilizaremos el lenguaje Python y la librería cuántica Qiskit. Además, utilizaremos ciertos computadores cuánticos proporcionados por IBM para ejecutar dichos algoritmos.
dc.description.abstractQuantum computing is experiencing a sector-shifting boom this decade, which has allowed researchers to dive deeper into finding solutions to unsolved problems in the classical paradigm. Qubits, or quantum bits, bring us many advantages in regard to certain complex problems related to chemicals and finance. Furthermore, in finance there are some optimization problems of deepening complexity with more nodes. This is a result of classical computers finding it difficult to solve problems such as these. Our objective is to develop a quantum algorithm that solves currencies arbitrage. Moreover, we will achieve better results with this quantum algorithm than with classical systems that are on the market. We will solve big problems with less time using quantum performance. To accomplish this, we will use Python and the quantum library, Qiskit. Moreover, we will use IBM quantum computers to execute these algorithms.
dc.description.departmentDepto. de Estadística y Ciencia de los Datos
dc.description.facultyFac. de Estudios Estadísticos
dc.description.refereedFALSE
dc.description.statussubmitted
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/68437
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/5177
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Minería de Datos e Inteligencia de Negocios
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.cdu347.918
dc.subject.cdu519.2
dc.subject.keywordComputación cuántica
dc.subject.keywordQubits
dc.subject.keywordArbitraje
dc.subject.ucmInformática (Informática)
dc.subject.ucmEstadística
dc.subject.unesco1203.17 Informática
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.titleAplicación práctica de la computación cuántica a problemas financieros
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication

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