Financial Modeling Using Quantum Computing : Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis and decision making
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2023
- Tapa blanda
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Elevate your problem-solving prowess by using cutting-edge quantum machine learning algorithms in the financial domainPurchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchKey FeaturesLearn to solve financial analysis problems by harnessing quantum powerUnlock the benefits of quantum machine learning and its potential to solve problemsTrain QML to solve portfolio optimization and risk analytics problemsBook DescriptionQuantum computing has the potential to revolutionize the computing paradigm. By integrating quantum algorithms with artificial intelligence and machine learning, we can harness the power of qubits to deliver comprehensive and optimized solutions for intricate financial problems.This book offers step-by-step guidance on using various quantum algorithm frameworks within a Python environment, enabling you to tackle business challenges in finance. With the use of contrasting solutions from well-known Python libraries with quantum algorithms, you'll discover the advantages of the quantum approach. Focusing on clarity, the authors expertly present complex quantum algorithms in a straightforward, yet comprehensive way. Throughout the book, you'll become adept at working with simple programs illustrating quantum computing principles. Gradually, you'll progress to more sophisticated programs and algorithms that harness the full power of quantum computing.By the end of this book, you'll be able to design, implement and run your own quantum computing programs to turbocharge your financial modelling.What you will learnExamine quantum computing frameworks, models, and techniquesGet to grips with QC's impact on financial modelling and simulationsUtilize Qiskit and Pennylane for financial analysesEmploy renowned NISQ algorithms in model buildingDiscover best practices for QML algorithmSolve data mining issues with QML algorithmsWho this book is forThis book is for financial practitioners, quantitative analysts, or developers; looking to bring the power of quantum computing to their organizations. This is an essential resource written for finance professionals, who want to harness the power of quantum computers for solving real-world financial problems. A basic understanding of Python, calculus, linear algebra, and quantum computing is a prerequisite.Table of ContentsQuantum Computing ParadigmQuantum Machine Learning AlgorithmsQuantum Finance LandscapeDerivatives ValuationPortfolio ValuationsCredit Risk AnalyticsImplementation in Quantum CloudsHPCs and Simulators RelevanceNISQ Quantum Hardware EvolutionQuantum Roadmap for Banks and Fintechs.…
N° de ref. del artículo 9781804618424
- Título
- Financial Modeling Using Quantum Computing : Design and manage quantum machine learning solutions for financial analysis and decision making
- Autor
- Iraitz Montalban
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 180461842X
- ISBN 13
- 9781804618424
- Peso del artículo
- 550 gramos
- Dimensiones
- 235x191x16 mm
Elevate your problem-solving prowess by using cutting-edge quantum machine learning algorithms in the financial domain
Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook
Key Features
- Learn to solve financial analysis problems by harnessing quantum power
- Unlock the benefits of quantum machine learning and its potential to solve problems
- Train QML to solve portfolio optimization and risk analytics problems
Book Description
Quantum computing has the potential to revolutionize the computing paradigm. By integrating quantum algorithms with artificial intelligence and machine learning, we can harness the power of qubits to deliver comprehensive and optimized solutions for intricate financial problems.
This book offers step-by-step guidance on using various quantum algorithm frameworks within a Python environment, enabling you to tackle business challenges in finance. With the use of contrasting solutions from well-known Python libraries with quantum algorithms, you'll discover the advantages of the quantum approach. Focusing on clarity, the authors expertly present complex quantum algorithms in a straightforward, yet comprehensive way. Throughout the book, you'll become adept at working with simple programs illustrating quantum computing principles. Gradually, you'll progress to more sophisticated programs and algorithms that harness the full power of quantum computing.
By the end of this book, you'll be able to design, implement and run your own quantum computing programs to turbocharge your financial modelling.
What you will learn
- Examine quantum computing frameworks, models, and techniques
- Get to grips with QC's impact on financial modelling and simulations
- Utilize Qiskit and Pennylane for financial analyses
- Employ renowned NISQ algorithms in model building
- Discover best practices for QML algorithm
- Solve data mining issues with QML algorithms
Who this book is for
This book is for financial practitioners, quantitative analysts, or developers; looking to bring the power of quantum computing to their organizations. This is an essential resource written for finance professionals, who want to harness the power of quantum computers for solving real-world financial problems. A basic understanding of Python, calculus, linear algebra, and quantum computing is a prerequisite.
Table of Contents
- Quantum Computing Paradigm
- Quantum Machine Learning Algorithms
- Quantum Finance Landscape
- Derivatives Valuation
- Portfolio Valuations
- Credit Risk Analytics
- Implementation in Quantum Clouds
- HPCs and Simulators Relevance
- NISQ Quantum Hardware Evolution
- Quantum Roadmap for Banks and Fintechs
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Acerca del autor
Javier Mancilla is a Senior Data Scientist, and a Quantum Business and Programming Consultant. He is a Ph.D. candidate and Master in Data Management and Innovation. He has more than 15 years of experience in digital transformation projects, withand in the last 8 years mostly dedicated to artificial intelligence, machine learning, and quantum computing, with more than 35 projects executed around these technologies. He has more than 8 certifications in quantum computing matters from institutions like MIT xPro, KAIST, IBM, Saint Petersburg University, and BIMTECH. He also was selected as one of the Top 20 Quantum Computing Linkedin Voices by Barcelonaqbit (quantum organization in Spain). Currently, he has the role of quantum machine learning advisor for different companies and organizations in Europe and Latin America and is also an I + D + i (Investigation, Development, and Innovation) evaluator for different governments in LATAM such as Chile and Paraguay
Iraitz Montalban is currently Quantum Software Engineer for Kipu Quantum GmbH and PhD candidate at the University of the Basque Country in Quantum Machine Learning. He holds several master's degrees in Mathematical modelling, Data Protection and Quantum Technologies as well. Has hold positions of responsability in large organizations as well as coordinated Innovation practices in all of then given his trajectory as a reseacrher in AI and ML disciplines and his more than 15 years of experience in this field. He activelly collaborates with different universities and education institutions designing the curriculum and teaching in programs around BigData and Advanced Analytics
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