@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218760,
 author = {小林, 望 and 水門, 善之},
 issue = {1},
 month = {Jun},
 note = {株価のリターン予測はファイナンス領域における中心的な課題の一つであり，近年では機械学習を用いたリターン予測の研究が活発に行われている．本研究では量子機械学習の実データへの応用可能性を検討するため，上記のリターン予測問題に量子機械学習を用いて分析を行った．具体的には，量子回路学習の枠組みを用いて，企業特性を入力特徴量，リターンを出力とする回帰モデルを作成し，予測されたリターン情報に基づいて株式ポートフォリオの構築を行い，パフォーマンスを検証した．またベンチマークとして重回帰モデル及びパラメータ数を調整したニューラルネットモデルでも同様の分析を行い量子機械学習モデルとの比較を行った．結果，量子機械学習モデルを用いた場合，既存手法に基づくモデルに比べて良好な投資パフォーマンスが得られることを確認した．},
 title = {量子機械学習を用いた日本株リターン予測モデルの構築},
 year = {2022}
}