量子计算金融应用白皮书-2023.11

量子计算金融应用白皮书一、量子计算的背景P发展(一)量子计算的背景量[技o作为

20

世þ最伟大ö科发ó之一1，Ûë

1920

年问世以来就催生了核磁共振1ïY等新技o成ÿ2ë第一次量[技oÿ}开Û，量[科技在宏Ë世}逐渐普Û应用，人类在系统性Ëo与调控微Ëþ[方面能力大幅ó升，量[技o在ïo采Ö1处vÜ传输ž域应用ö可能性正在成为óß2几n世þ以来，人类探索微Ëþ[ö进程从未停o，从<探o时ï=r<调控时ï=，随着人类对微Ëþ[探~ö逐渐深入，量[技oö发展也进入快车道2本世þ以来，量[技o迎来了对微Ë量[操控ö第二次ÿ}浪潮，以量[«ÿ1量[通ïÜ量[精密o量为ï表ö科技成ÿ进展å新月异，在ïo·取1传输Ü处v方面ý体óûý大ö应用价|力，并已经应用在能源1ÿ防1航天1通ï1生}科等ž域，为人类生活质量Û科技发展带来诸多正面影Ý2在第Ðkà子€术革命中，à子计算1à子通信和à子精à测à等领域的€术突破r€当_à子信o€术破局的s键2w中，à子通信产业Wß程相ü较快，目前þ经在Ā于卫或Z纤网þ的长距离`1

DowlingJP,

MilburnGJ.Quantumtechnology:thesecondquantumrevolution[J].Philosophical

TransactionsoftheRoyalSocietyof

London.

Series

A:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,2003,3611809:1655-1674.1量子计算金融应用白皮书输和广域Ā网à用P×得Þ要ß展22016€

8o，<墨子ø=à子ù学实验卫在酒泉卫发射中心rß发射，o志着中ÿ在à子通信研究领域在世界范围内率Y×得Þ大突破22017€

9o，全长

2000}Ýà子保à通信~线4

4

<ð沪~线=l式开通，2021€

1o，sÿ实Ā4600

}Ý地à子àµV发，初n构建y地一体W广域à子通信网雏形2同时，在à子精à测à研究领域，ÿ内外ù学研究P€术à用齐头并ß1各x`势22019€，美ÿ和à拿大的ù学家利用Z子纠缠和自适àà馈€术，实Ā了超o准à子极限的Z场相O测à，€Z学`感和à子信o处理ð供了ð的ÿ能22020€，中ÿ和美ÿ的ù学家利用金\石氮-空OÿNVĀ色心的à子特性，实Ā了纳米€磁r振Ð维谱的àŸ探测，€单V子结构解析和生物}学诊断ð供了ð的手段2P之相较，à子计算领域€术攻s难度较大，但à几€Ø到了来多的s注2Ï去十€，IBM1谷歌等ù€巨头在à子计算领域的深入_局，使得à子计算机的ÿ用à子比特数àП增à，目前þ经ß入了<含噪声的中型à子=ÿNISQĀ时代，并在多€术路线×得了显著的突破，w中，超üà子比特数àþ经达到了€Oàÿ，离子·€术_突破了P千à子体ÿ的Ý程碑2同时，à子计算的à用_l在ÿ极ó展，在ï领域中美nÿ在全球范围内领跑，融资规模þ经超ÏÏ去十€总和2目前，中ÿ在à子计算1à子通信和à子精à测àO2量子计算金融应用白皮书大领域均O于世界第一梯队22(二)量子计算的发展20世þ

20

年ï_，量[力ö诞生为经y物v带来了全新öÏ角Ü范_2量[«ÿo一门由物v1ïo科1«ÿ科ÜY电技o等科交叉融\而成ö新兴科，其ÿ础o量[力2量[«ÿ{用量[比特Ü量[aö叠òÜþ缠等特性，在特Ûö经y问˜N实Āp效地解ô或àŸ求解Ï程2经y计算机的Ā本信o单O是比特ÿbitĀ，用

0或

1来表示和`储，Ð者只能×w一2而à子比特ÿqubitĀ是à子计算机的最小信o储`单O，通常以à子态｜09和｜19，或Ð者的叠à态来表示2P`统的经y比特O同，一个à子比特能够以叠à态的形式`在，一kß算就能同时处理n个状态的信o，Ð而¬一个à子比特xp更强大的信o表示和`储能力2ß一nè广，经y计算机ü

2n比特的数据执Ì相同计算Ï程需要

2n

k操`，而à子计算机只需要ü

n

个à子比特ßÌ一k操`即ÿ，w在数据`储能力和数据处理能力P都超了经y计算机22

/lzjs3量子计算金融应用白皮书Ā

1

经典比特P量子比特对比据à子计算机的研究发展和s注ùßÌþV，截ó目前à子计算机的发展þ经经Ø了三个时期ÿ理论探索1算法研究和工程W2à子计算机理论探索时期ÿ20

世纪

90

€代以前Ā2à子计算理论的起源最éÿ追溯到

20

世纪

70

€代，`时物理学家们开始思考如何利用à子力学来模拟ë然}的复gĀ象Ā并在

20

世纪

80€代完rw概念和Ā础理论体系21982€，Paul

Benioffðûà子Ā灵机的概念2同€，Feynman

ü

Benioff

的理论ßÌ了丰富完善，ðû采用à子系统ßÌ信o处理的概念，àÿ以看`是à子计算机最é期的思想21985

€，David

Deutsch

发表论文，ðþ阐述了à子理论P通用à子计算机的相容s系，同时验证了à子算法的并Ì性，€à子计算的理论奠定了Ā础2à子计算机算法研究时期ÿ20

世纪

90

€代Ā2在前人üà子计算机Ā础理论的ÿ极探索Ā础P，à子计算机在

20

世纪

90

€代迎来4量子计算金融应用白皮书了ð的突破，一系列xpÞ要意义的à子算法被ðû21994

€，PeterShor

ðû了一个能够高效地V解大整数的à子算法，à个算法ü`时广泛使用的

RSA

}µà码系统构r了威胁，引起了广泛的s注和«论

21996€，Lov

Grover

ðû了一个能够àŸ无序数据ß搜索的à子算法，à个算法ü一ß特定问题xp方ÿ别的àŸ比2àß算法展示了à子计算在某ß问题P相ü于经y计算的`势和潜力2à子计算机工程W时期ÿ21

世纪初óÎĀ2在à个阶段中，ÿ操`的工程Wà子计算机被制

û来并被逐nà用于各个领域中2Ā于超ü1离子·1Y[1中性原子和半ü体等€术路线的à子计算原型机用于实验验证à子`势2Ÿ着€术的O断r熟和发展，à子计算机的性能将b持续ð升，并p望在未来

10~15€内实Ā商用2表

1

量子计算机工程化时期重要Ï件列举V类€份Þ要Ïþ例€理论物理学家

DiVincenzoðû构

à子计算机物理实Āßû要满足的七个þ2理论研究

2000

€à子退火

2007

€O于à拿大的

D-Wave

}ù构

了商业_用à子计算机<Orion=，率Y实Ā_用à子计算机商业W22018

€

Googleèû了

72

à子O超üà子计算处理器芯w2IBMèû

IBM

Q

System

Oneà子计算机，并ðû了à子体ÿà一概念，`€测àà子计算的性能指o，并vm引申ðû了à子性能的<摩尔定律=，即à子计算机的à子体ÿ大þ每隔一€便b增2019

€à一倍2谷歌ý_使用

54

个à子比特的à子芯w便ÿ在

200

ú内完r超算summit需要

1万€才能完r的任á，ýĀ实Ā<à子霸h=2超ü方面2020

€

IBM发_

65

个à子比特系统<蜂鸟=，并发_à子计算路线Ā计划中ÿù学€术大学研究团队构建了

66

à子比特的à子计算原型机<祖ó之ø=，在<à子Ÿ机线路×=难题P实Ā了à子计算`2021

€性，求解Ÿ度à超超算，计算复g度比

Google

}开发_的<悬铃木=à子计算原型机高û了

6个数àÿĀ5量子计算金融应用白皮书Rigetti}ùèûĀ于特定的模块W结构多芯wà子处理器ĀIBMèû了

127

个à子比特的处理器

Eagle，突破<100O大s=的全球à子比特数最多的超üà子处理器2IBMèûà子计算机<鱼鹰=ÿOspreyĀ，内含的<鱼鹰=芯wÿOspreychipĀ支持

433à子比特O22022

€2019

€IonQ制

了一Āv

13

个镱离子Ār的

11

个à子O完全â接的ÿ编程à子计算机，à们证明了à们的à子计算机的均单à子O门ç保真度€

99.5%，均ßà子O门ç保真度€

97.5%，态制备和测à的误差€

0.7%2AQT

Ā于线性

Paul

·中的钙离子Þ禁制`了一Ā

19

英û机架集rà子计算机2Honeywellðû了离子·中的à子实时纠错方案，à们¿计了一个ú态保æ的»辑à子比特`储器，à们使用的是一Ā

10

à子比特的

QCCD

离子·à子计算机来编码一个»辑à子比特，利用编码电路将»辑à子比特初始W€O个相à无偏Ā的本à态，并ü编码的à子比特执Ì多种症状测à，使用实时解码器来确定任何ß要的修l2离子·方面2021

€Innsbruck

èû了

51

à子纠缠的多离子à子模拟的装置2Quantinuum

发_了第Ð代

H1

à子计算机4

4

H1-2，w使用了PHoneywell

H1-1

相同的离子·架构1ç制系统¿计1集rZ学器þ和Z子学，4o，H1-2测得的à子体ÿ€

4096，r€p史以来在à子计算机P测得的最高à子体ÿ22022

€中性原子

2021

€

哈_-MIT

开发了

256à子比特Ā于中性原子的à子模拟器2方面2022

€

ColdQuanta

和

AtomComputingèû了

100+à子比特à子计算机2中ÿù学€术大学研究团队研制的九章Ðø，实Ā<à子`性=2021

€

验证，在高ï玻色采问题P，w处理Ÿ度比超ÿ计算机快亿亿亿倍ÿ10

的

24

k方Ā2Zà子方面在à拿大魁X克€Ì的

2022€硅à子电子研«b，英特尔实验þ2022

€

展示了业界最高的硅自旋à子比特芯wÿ12

à子比特Ā，àß芯w是在英特尔的晶体管研发¿施开发的2半ü体方面目前的à子计算发展Ï然处于验证阶段，ß无法实Ā大规模实际à用及商业落地2而对于规模W1实用性的à子计算研究，ÿ以据üà子计算机的à用水V€O个阶段ÿ实Āà子`性1在某ß特定领域实Ā实用ÿ值1实Āÿ编程能容错的通用à子计算机2第一阶段在于实Āà子`性2针ü一ß特定的数学难题，`前6量子计算金融应用白皮书的超ÿ计算机þ经无法在p效时间内求解，而研制

50

到

100

个à子比特的_用à子计算机，在m类问题P能够实Ā高效求解，Ð而展示w<à子`性=2第Ð阶段在某ß特定领域实Ā实用ÿ值2在第一阶段的Ā础P，通Ïü

50

到

100

个à子比特的_用à子计算机的规模Wà用，ÿ以超经y计算机，并在更多的研究领域中ó展à用，例如à子W学1材料ù学1}药研发和金融ù€等2Ð而，à子计算机_ß入é期工业阶段，Ì业内Ā€

NISQÿ含噪声中型à子Ā计算机阶段2在

NISQ阶段，如何在较高<噪音=的水QßÌr€à子计算机所面临的难题2美ÿ物理学b(American

Physical

Society，简Ā

APS)认€，à将r€à子计算机规模ó展路P的要障ý2ā于`前的à子硬þ¿备，暂时没pûĀ用于解ô纠l和减轻错误的综合方案，能够适à通用场oQ的容错à子计算机ß没p研制rß2第O阶段在于研制ÿ编程的通用à子计算机2在第Ð阶段的Ā础P，ÿ编程的à子计算机能够在多个à用场oQ使用，并`à子比特的操纵精度1集r数à和容错能力都将被大幅ð升2然而，目前的Ì业n遍认€全球范围内的à子计算机研究Ï处于第一阶段2虽然Zà子计算机和超üà子计算机þ经实Ā第一阶段，并`l在Ð入第Ð个阶段2但整体而言，à子计算€术Ï处于第一阶7量子计算金融应用白皮书段，距离实Ā局部à用落地ß需要大þ

5€的时间32(三)量子计算的优势à子计算是一种利用à子力学规律ßÌ高Ÿß算1`储和处理信o的ð型计算方式2P`统计算机相比，à子计算机xpy然的à子并Ì计算能力1强大的`储能力和快Ÿ的ß算Ÿ度，à将€Āp计算能力带来±的飞跃2à€来，à子计算€术P产业呈ĀûàŸ发展的态势，而psà子计算€术的突破多PO个因素ps，即à子比特能够维持à子态的时间长度1à子系统中â接在一起的à子比特的数à和à子门的保真度2à子比特能够维持à子态的时间长度，被Ā€à子比特的相~时间2相~时间长，à子计算机能够处理的程序n骤就多，Ð而能够ßÌ更复g的计算2例如，IBM

的

Eagle

à子计算机þ经将à子比特的相~时间ð高到了

130微ú2`à子比特相~时间达到毫úÿ时，就足以支持实Ā计算`性的à子计算机24Ðà子系统中â接的à子比特数à的突破来看，2019

€

10

o，谷歌}ù在:Nature;期刊Pý_使用

54

个à子O处理器

Sycamore实Ā了à子`性2x体而言，Sycamore能够在

200ú内完r规定操`，而相同的ß算à在超ÿ计算机

Summit

P需要

1

万€才能完r23

/s?id=1719649077511612898&wfr=spider&for=pc4

/read/cv11379606/8量子计算金融应用白皮书àù工`在实验ÿ境中验证了à子`性，被认€在à子计算的Ø史PxpÝ程碑意义2à子门是构rà子计算的Ā本算术单元，一般包括单à子比特门和ßà子比特门2à子门的精度ÿ保真度Ā很容易Ø到来自外部ÿ境和工`噪声的影响，à在很大程度P阻ý了à子计算机的发展2ßà子比特门的保真度是构

所需à子纠缠的ß要保障，目前à子计算机系统的ßà子比特»辑门的保真度都保证在

99%以P2à子计算机xp高精度模拟自然界Ï程的能力，à是经y计算机难以或无法模拟的2à一特性ÿ能bàŸ金融领域Í生品定ÿ1药物发Ā1电池¿计1肥料¿计1流体ú力学和y气预ç等领域的研究ß展2m外，à子计算机ßÿ以用于在一ĀÿÌ选ù中û~最佳解ô方案，Ð而ß一n解ô投资Ā合`W1供à链物流1能源网þ管理或交通ç制等问题2另外，à子计算机同bü信o安全领域产生深à影响2`前流的非üĀàà算法的安全性要依赖于所选择的数学难题难以破解，例如

RSA

算法Ā于大数±因子V解难题，w破解难度Ÿ着àµ长度

n

的增à呈指数ÿ增à2然而，1994

€ðû的

Shor算法将à一破解时间复g度降P€

O(poly(n))，Ð而ü`统非üĀàà算法构r潜在威胁2因m，研究抵御à子破解威胁的相s信o安全€术Ù得ósÞ要2Ï实P，各ÿ_l在ÿ极èßà子àµV发和后à子à码算9量子计算金融应用白皮书法等€术的研究，以àüà一挑战2Ð、量子计算P金融业(一)量子计算赋能金融业à€来，Ÿ着移úà联网等€术的n及，金融领域数据à呈Ā爆ø式增长，èú了金融大数据时代的来临2金融业P各Ì业1各部门的生产经营àW相â，同时_P千家万户和社br员的生活oo相s2金融业`€y型的信oà集型Ì业，在错综复g的资金链1产业链和供à链中，海à的数据信o被²录和`储2金融领域的数据xp大体à1Ø史数据s联度高和ÿàW等特ù，因m利用人工智能算法V析并挖掘pÿ值的金融知识，þ经r€èú金融领域信o和€术革ð的要势2然而，金融领域数据的海à1复g和高维度等特ù，ü处理金融大数据的算法准确性1高效性1安全性和鲁棒性都带来了巨大的挑战2à子计算ü金融Ì业的赋能要表Ā在n个层面ÿÿ1Āà子计算的强大算力ÿ以解ô经y计算机无法高效解ô的一ß金融问题，例如大规模的金融风险管理1预测和`W等问题2ÿ2Āà子计算将影响ü金融和经济模式的思考方式，即改Ùü问题的形r1结构和建模方式的思考视角，例如经济学`€一门社bù学在发展中Ø到热力学理论的影响，经济学中的一般均衡理论借鉴了热力学概念210量子计算金融应用白皮书麦肯锡

2022€的研究ç告:à子€术÷测;(Quantum

TechnologyMonitor)指û，€了实Āà子€术的诺，}r和私人资金持续增à2制药1W工1汽车和金融àß个Ì业p望r€<à子`势=的第一批Ø益者，如Ā

1所示，2035€p望实Āà

7000亿美元的ÿ值52Ā

2

量子计算用例分析6据波士ÿ咨询}ù的预测，未来

3-5

€内将p第一批à用用于`W领域，而在未来

5-10€内，浅层à子à似`W算法p望面世2而凸`W器和全尺ûà子算法[预计需要等待

10-20€才能r熟，如表2所示2表

2

量子计算在O\阶段对金融的预期影响阶段第一个

5€第Ð个

5€第O个

5€5/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/quantum-computing-funding-remains-strong-but-talent-gap-raises-concern6

Quantumcomputingtalentnoton

pacewithfunding|McKinsey11量子计算金融应用白皮书NISQ

时代的含噪机器，xp万个à子比特的大数以千计的à子比特允

型机器2全尺û容错ÿ因许部V纠错2大多数ß服

€退相~是通Ïà子纠áð供商ð供üà子计

错ç制的Āð供了广泛算

的

À

问

，

<

à

子

即

服

的à子`势2但全世界大多数Ï然是

100

à子比特和Pà子体ÿ2à子启发算法ÿ以在经y计算机PßÌ2部V经y1部Và子的混合解ô方案2à子退火机p较长相~时间2€术Ā状á=2只p

2,000-5,000

ĀÿßÌ的机器2改ß的预测和风险评估接à实时的风险评估，例如àWüóĀ金2Ā于

后

à

子

à

码

的

安

全性2Ā于退火的投资Ā合`

ÿ以更好地预测黑y鹅W算法在经y计算机或

Ïþ2后à子à码的ðoð的金融à用à子计算机PßÌ2准b×代`前的àà€术2来自所pà子à用的银Ì和wà金融服á的ß营收入€

400

亿ó

700亿美元2à子计算r€竞Ï`势2

投资Ā合`W和风险V金融业的影响投资Ā合`W带来的收

析带来的收益超Ï

50

亿益高达

5亿美元2美元2虽然Ø限于é期à子计算机硬þ的Ā状，许多à子算法Ï然在CPU

而非

QPUÿà子芯wĀPßÌ，但à并O影响目前à子计算在多种金融业á场o中ßÌ研究和à用探索2在金融交易策略模型方面，à子计算的强大求解能力ÿ以ð升模型的效果2目前，大多î及机器学`和人工智能模型的算法都püà的à子x本，理论P能够更快和更精确地得到¯ÿ结果2m外，ß`在着à用于投资Ā合`W和定ÿ模型等金融场o的à子解ô方案，w中一ß算法_能很好的à用于金融时序问题2在金融资本^场方面，à子计算ÿ以用于V析s键的金融模型，并通Ï使用à子纠缠üO同层k的^场数据ßÌs联，Ð而€金融Ì业ð供系统性的¯áÏþ预测V析，以便üÞ大金融ÏþßÌ及时响à，例如^场崩盘预测1交易和投资势等问题212量子计算金融应用白皮书在信用评V和欺诈识别方面，通常需要ü大àØ史交易数据ßÌV析，Ð而得到p效的评估机制2à子计算ÿ以通ÏV析交易ü手大à的Ø史̀信o，ð供合理的信用评估并检测û难以发Ā的交易异常或^场异常2m外，à子计算ßÿ以辅û`统评V模型的改ß，例如`W评V因素的选×和Þ要性参数2à子计算xp超强的并Ì计算能力和指数ÿ`储容à等`势，在金融服á领域xp巨大的潜力，并能够û力金融Ì业的发展22022€1o

4日，中ÿ人民银Ìs发的:金融ù€发展规划ÿ2022-2025€

Ā;中ðû<探索ß用à子€术突破Āp算力þ1算法瓶颈，ð升金融服á并发处理能力和智能ß算效率，节省能源í耗和¿备空间，逐nÿ育一批pÿ值1ÿ落地的金融à用场o2=金融Ì业`€à子计算的一个Þ要à用领域，借ûà子计算能够突破算力瓶颈1ð升智能水，àü金融Ì业xpÞ要的战略意义2(二)量子计算金融应用价值à子计算ü金融业的发展xpÞ要的理论研究ÿ值和实际经济社bÿ值，是智能金融领域Pà子€术融合的发展势和研究热ù2v于集r电路€术在工艺等方面来¼à物理极限，摩尔定律日渐缓，`统计算€术的发展面临体系性困局，而à子计算€术[是ü目前硬þ算力的突破2同时，Ø到<碳达峰=1<碳中和=和<ÿ持续发展=等ü各Ì各业的内在驱ú，经y计算机在ßÌÏ程中所产生的能耗P13量子计算金融应用白皮书日俱增，而à子计算理论Pÿ以降P能耗，能够更好地àüß碳目o2x体而言，à子计算ü金融业的发展p以Q几方面的意义ÿ第一，à子计算将显著ð升金融投资的智能水2目前的智能金融Ï处于é期发展阶段，智能风ç1智能营•1智能信贷和智能÷管等à用尚未形r深度融合，原因之一是缺O强大的计算能力支持，üô数据挖掘O充V2在ÿ预É的未来，Ÿ着数据体à的快Ÿ增长，金融业在智能金融方面将面临更ào峻的算力þ，à子计算升ÿ智能水的算力`势_将更à明显2第Ð，à子计算将显著ð升金融服á的智能W响àŸ度2à欺诈1à洗钱1ë信û批和支付清算等金融业áü时滞水p很高要求，à直接s系到金融资金安全1ü户体验和声誉风险等25G

和万物à联时代将产生更多þwW的海à数据，相ü于经y计算，à子计算xp强大的并Ì计算能力，能够实Ā指数ÿ的计算àŸ，在金融领域xp十VÞ要的à用ÿ值2第O，à子计算将节省大à能耗和¿备空间2à子计算能够p效地àü经y计算在处理金融大数据时产生的能耗问题，以及经y计算算力ð升所需的大规模硬þ¿备ÿ单机计算能力于瓶颈Ā而带来的硬þ购置及维ær本问题2单Āà子计算机所x备的强大计算能力足以媲美经y计算集群，à子幺lÙ换Ûx备ÿ逆计算能力，解ô了经y计算的能耗问题，如表

3所示2同时研发à子混合计算€术融合Ā14量子计算金融应用白皮书p算力，ÿ以充V利用þp经y计算算力ßÌ性能ð升2表

3

ÿ际前十]超级计算机能耗表能源{用率(GFlops/Watts)14.78排]]ùÿÿ能—(kW)1234567Fugaku(ß岳)Summit(顶ù)Sierraå本ÿÿÿÿ中ÿÿÿÿÿ中ÿ29,899.2310,096.007,438.2815,371.002,528.002,646.0018,482.0014.7212.72神威

·{湖之YPerlmutter6.0525.55Selene23.98天河二÷3.32JUWELSBoosterModule8ÿÿ1,764.2225.019HPC5ÿÿÿÿ2,252.1715.7410FronteraÛ方未ó供能—þ为超ÿ

1/25000一台

64

比特超ÿ量[«ÿ一台拥o千万亿次级«ÿ能力ö«ÿï年消—ö能源Ü一座平W规模ö煤矿öï能量大ôþ当，足够支õ

40

万人öß市一年ö电力消—2三、量子计算金融应用领域(一)量子组合优化1.à子Ā合`W算法量[优化o量[«ÿž域颇受s注ö一n研~分支,主要研~如_{用量[«ÿòŸ优化问˜ö求ë2很多优化问˜ý可以被转化为二次无þ束二|优化ÿQuadratic

Unconstrained

Binary

Optimization，QUBOĀ问˜，ÿ然ï问˜采用经yÿ法ë决比较ö难，但o可以{用量[ÿ法进行o效ë决，例如量[退{ÿ法1量[近似优化ÿ法1变分量[Þ时间化ÿ法1变分量[本征求ë器1Groverë适应性搜索ÿ法等等215量子计算金融应用白皮书1Āà子退火算法量[退{ÿQAĀÿ法o在

1989

年由

Apolloni

等三位者óû，也ù量[随优化72量[退{ÿ法通Ï用量[涨落Ï程在ÿÛö一组Y选ë中找rÿÛ目标函数ö全局最小|，主要用于离散搜索空间以Ûo许多局部最小|ö组\优化问˜2量[退{ÿ法中用隧道强度作为经y模拟退{法ö温度参数，由于量[隧穿效应ö存在，ß量[退{ÿ法更容易跳û局部最优ë，从而体óû超经y模拟退{ö优ÿ82D-Wave

公司生ïö专用量[«ÿ就o运行量[退{ÿ法2例如，D-Wave

2000Q

用来ë决金融投资组\ûv中ö资ïþs性Ï别问˜，ßó图ÿ法来聚类资ïþs性，以Ï别T种金融投资组\，为未来ö研~指明了高力方U922Ā量[近似优化ÿ法量[近似优化ÿ法ÿQAOAĀo一种经y«ÿ与量[«ÿö混\ÿ法，可用于ë决组\优化问˜1最大分r问˜等难˜2ïÿ法在ë决某ß

NP-Hard

问˜时o明~öòŸ效ÿ2量[近似优化ÿ法ÿQAOAĀö核ß原v在于{用量[叠ò性来并行«ÿë空间内所o7

ApolloniB,

CarvalhoC,

FalcoDD.Quantumstochasticoptimization[J].StochasticProcesses

andtheirApplications,1989,

33(2):233-244.8

_¿m,o绿周.量[优化ÿ法þÿ[J].«ÿ研~与发展,2021,58(09):1823-1834.9

AngadKalra,FaisalQureshi,and

Michael

Tisi.

Portfolioassetidentificationusinggraphalgorithmsonaquantumannealer.

AvailableatSSRN3333537,2018.16量子计算金融应用白皮书ëö|，并将其编码ó量[aöþ位N2通Ï量[干涉，QAOA能够将更优öë所对应öë率变ß更高2从ß^来看，QAOA可以被Ï为量[ÿ热退{ÿ法ï径ö一种离散化表达，但其参数选取比量[ÿ热退{ÿ法wo更高öë由度23Ā变分量[Þ时化ÿ法变分量[Þ时化ÿVarQITEĀÿ法作为一种量[-经y混\ÿ法，可以近似求ë任意一nÿÛÜ密顿量ö系统，ßr其ÿaU量，即Ü密顿量ö最小特征|所对应ö特征U量2在ÿ内，北京大等在

2019年完成了一般ßÞ时间化ö变分量[模拟v论，且之能够适用于近期量[设备，同时进一oï细–ÿ了如_选ëo量兼容ö

Ansatz

ö设«以Ûwo量[电ïöO变分ÿ法ßó1024Ā变分量[本征求ë器变分量[本征求ë器ÿVQEĀ指{用经y优化器训练一n含参量[ÿï，用于求ë矩阵本征|Ü本征÷2变分量[本征求ë器作为一种变分量[ÿ法，多用于求ë量[体系öÿaÜ低ï发a，Û通Ï一系列参数化量[电ïö变分优化Ï程迭ïw逼近目标Ü密顿量ö最低能量本征|2在其Þ变分ÿ法中，这已成为用近期量[设备ßó量[优ÿ并òŸ多n科Ü技ož域进展öž先策略210

Xiao

Yuan,

SuguruEndo,QiZhao,

Ying

Li,andSimonC.Benjamin.

Theoryof

variationalquantumsimulation.Quantum,3:191,Oct2019.

ISSN

2521-327X.17量子计算金融应用白皮书5ĀGroverë适应性搜索Grover

ÿ法o在

1996

年被

LK

Grover

óûö用于搜索无序数o库ö量[ÿ法11,其方法o通Ï迭ï用一n可Ï别搜索目标ö黑ö来ó高搜索目标在量[叠òa中ö振幅,从而ó高o量·ß搜索目标öë率2经Ï对ÿ法ö进一o发展延伸，Grover

ë适应性搜索ÿ法ÿGASĀ被óû并用于ë决二次无þ束二元优化

QUBO

问˜122þ

比单纯ö

Grover

搜索ÿ法，GAS

ÿ法o通Ï迭ï搜索ë决优化问˜2与蛮力搜索þ比，GASÿ法可以为组\优化问˜ó供二次òŸ22.à子Ā合`Wà用场oà子Ā合`W方法ÿ以à用于投资Ā合`W1ì期清算1最`套利1信誉识别1金融t机预测等金融业á场o21Ā投资Ā合`W投资Ā合`W是据某个`W目oÐl在考虑的所p投资Ā合中选择最佳投资Ā合ÿ资产V配Ā的Ï程2ï目o通常最大W预期回ç等因素，并最小化¯á风险等r本，Ð而最大W投资Ā合中每增à一个风险单Oüà的回ç2`W目oÿ能b因€投资者ü¯á风险和预期回ç的偏好O同而p所O同2使用à子`W算法ÿ以快Ÿ~到一种特定的Ā合，使得在达到期11

GroverL

K.

A

fastquantummechanicalalgorithmfordatabasesearch[J].1996.12

AustinGilliam,Stefan

Woerner,andConstantinGonciulea.Groveradaptivesearch

forconstrainedpolynomialbinaryoptimization.Quantum,5:428,

April2021.

ISSN

2521-327X.18量子计算金融应用白皮书望收益目o的前ðQ，同时确保Ā合内股票间的相s性}ÿ能小，Ð而起到降P风险1`WĀ合收益表Ā的效果22Āì期清算掉期o指交易双方同意在一n特Û期Ö内Û期交换ó金流ö\同2例如~Éö固Û{率ro动{率掉期，双方会yo]O本金来交换支付固Û{率Üo动{率下ï生ö{o2通Ï签«这类\同可以对冲风ÿv{用对方öþ对优ÿ2清ÿ所可以将双方之间ö协议转换为双方分别与清ÿ所进行ö两n独û协议，在与多方进行多次互换^会成一n掉期络2清ÿ所可以÷消络中尽可能多ö掉期\同并只«入净流量，从而减少与拥o多n\同þsö风ÿö·2因此，找r新ö可净资ï组\ö能力可以带来更高ö效率，这本质No一n优化问˜2Rosenberg等人证明了可以用量[退{器ë决交换络问˜，对]O{率Ü固Û{率O同ö掉期进行净额ÿÿ1323Ā信用评Vï用评分oÿ于n人支付×ó1欠款账户1×óï用等s¿特征进行统«分析^öÿÿ，可以用来ï表n人v企业等_¿方öï用度2这一Ï程由¿款构Ü金融构Ÿ¯进行2银行Üï用卡公司等¿方用ï用评分来评估U消费者放¿所带来ö风ÿ，从而减轻因坏账造13

G.Rosenberg,C.

Adolphs,

A.Milne,and

A.Lee.Swap

nettingusing

a

quantumannealer.

WhitePaper1Qbit,2016.19量子计算金融应用白皮书成ö损失，其中确Û对_款方ï誉o影Ýös¿独û特征非~重要2Ā合`W方法ÿ用于统计模型或机器学`模型中的特à选择2ü全部特àĀ合ß̯ÿ选择的Ï程在经y算法中是比较耗时的，使用à子`W方法ÿ快Ÿ~到最s键若~特à来确定ü户信誉24Ā金融t机预测在金融^场中，一个金融网þÿ以被看`是各个金融机构的集合，网þ中每个r员处于相às联的状态2因m，在ü金融网þ的V析中，能够预测金融t机是十VÞ要的，但要完r准确的金融t机预测是相ü困难的2金融t机的预测同ÿ以€射到

NP

困难的

QUBO

问题，ï问题求解ÿ利用à子计算在解ô`W问题的`势25Ā投资策略融合在资产管理中，大ôV€ú投资管理和被ú投资管理n类方法，ßp一类Ï于ú投资和被ú投资之间，比如全y候策略2将

alpha1beta1all-weather等经y策略à以融合，ÿ以实Ā多元W的投资Ā合2通Ïü特定资产增à€杆后ï资产波ú率的ÙW，再利用风险ÿ模型`W投资策略，m时问题Ùr了一个凸`W问题，利用牛ÿQ降法ÿ以得到资产比例的最`解2P述Ï程是针ü特定资产增à特定€杆倍数的情况，如果逐渐增à€杆倍数，通Ï循ÿ迭代，在达到预期收益或者€杆P限时停k迭代2而à个Ï程中的ßÞ循ÿ迭代ÿ以通ÏVQE或

QAOA算法ßÌàŸ求解2à类问题ÿ以€投资策略的多元20量子计算金融应用白皮书W投资Ā合方案ð供à子计算的ÐkàŸ效果，形r多类资产管理的快Ÿô策依据2(二)量子机器学习1.à子机器学`算法机器学`_是xp潜在à子`势的领域2机器学`ÿ以建立数据间的s系，并通Ïàßs系建立假¿，ß而ü未来ÏþßÌ预测1üĀp数据ßÌV类以及异常检测2金融领域的àß问题都很Þ要，î及资产的ÿ格以及风险未来演Ù的O确定性2à子算法在原p经y算法解ô问题能力的Ā础P赋Î了更p效1更精确的计算潜力，甚óÿ以达到指数ÿ的àŸ21Ā量[回归ÿ法回归o监w习中ö一种，即训练一n简单模ß来逼近ß|函数2在训练Ï程中—要求ß一组\适ö参数U量，表{数o拟\质量ö损失函数最小化2近ß年来，量[ÿ性回归1量[ý回归1量[»辑回归等ÿ法þÿ被óû，这ß量[ÿ法在\vö假设条件下，用

HHLÿ法等{用量[并行性在多n状a中同时运ÿ，þ比经yÿ法o指数òŸ效ÿ，并展óû了量[«ÿö独特优ÿ2142Ā量[分类ÿ法14

高飞,潘世杰,刘海玲,秦}娟,温巧燕.量[回归ÿ法þÿ[J].北京电[科技院ç,2019(4):1-1321量子计算金融应用白皮书分类o将对í放置r预ÛO组中öÏ程，而在器习中分类ö目标o用一n由标»数oÖ拟\ö模ß来预o新数oùö标签2分类ÿ法主要包îÿ性分类方法1最近质ß方法1支持U量方法1ÿ于神经络ö方法等2在高维空间下，量[器习ÿ法可以更}w处v复杂ö数oÿ构Üs系，因此可能能o更}ö分类效ÿ2此外这ß方法中用ö

HHL

等{用量[þ缠并行性ö量[ÿ法可以帮助ßó平方级与指数级òŸ23Ā量[聚类ÿ法聚类oyo特Ûö度量标准把样本数o分r成O同ö类别，ß同一n类内ö数oþ似性尽可能大且O在同一n类中ö数o差异性也尽可能大2量[聚类ÿ法在经y聚类ÿ法öÿ础N进行构造，其核ß思óÏ然o比较量[a之间öÝ离，同时能够通Ï量[ÿ法进行_Û质ßö优化2量[聚类ÿ法能够ë决经y聚类ÿ法在处v高维度大数o时Ÿ度慢ö问˜并带来指数级öòŸ24Ā量[强化习强化习ÿReinforcement

Learning，RLĀo器习ö方法之一，用于描ÿÜë决~能体在与环境ö交互Ï程中通Ï习策略以达成回ç最大化vßó特Û目标ö问˜2ÿ法ë动交易可以归ÿ为一n多期投资组\选ë问˜，包î在ïn阶ÿ重新平衡投资于选Û资ïö资本部分2Rosenberg

等人]ß用量[退{设备ë决这一多阶ÿ优化22量子计算金融应用白皮书问˜，以·ß最优交易轨ÿ152ï方法O采用任_ÿ于策略v|函数近似ö

RL

技o2由于当_量[设备ö|件Öv，量[

RL

方法^未直接应用于ë动交易2然而，ÿ法交易ö组件肯Û可以从量[

RLó供ö量[优ÿ中·þ25Ā量[生成建模生成模ß(Generative

Model)用于习数oöë率分_2在o监w习中，模ß作为一组输入/标签对被ó供，并习输入Ü分类标签之间ö联\ë率分_；在无监w习中，这ß模ß可以用来生成ÿÛ样本ö新数o2量[aöë率ÿÿo可以天然对应r—要习数oöë率分_情况，同时量[þ缠也可以很}w表{O同因[间öþs性，所以量[«ÿ在生成模ß中o着天然优ÿ26Ā量[特征ó取特征ó取ÿFeature

ExtractionĀo用于Ï别1ó取数oÖ^性ö技o，对于特征ö优化选ëo助于器习任务2量[ÿ法可以通Ï«ÿ数oÖö^性来帮助进行特征ó取2通Ï将数o编码r量[a，可以将低维经y数of射r高维^尔伯特空间中，并用于Ï别经yÿ法O可Éö特征162主成分分析ÿPrincipal

ComponentAnalysis，PCAĀo从高维数o15

G.Rosenberg,P.

Haghnegahdar,P.

Goddard,P.

Carr,K.

Wu,and

M.L.De

Prado,

<Solvingtheoptimaltradingtrajectoryproblemusinga

quantumannealer,=

IEEEJSTSP,

2016.16

M.

Schuld,K.

Br

adler,

R.

Israel,D.Su,and

B.Gupt,

<A

quantumhardware-inducedgraphkernelbasedon´gaussianbosonsampling,=

arXiv:1905.12646,2019.23量子计算金融应用白皮书中ó取低维特征ö一种泛用öÿ法2经yö主成分分析ÿ法复杂度对于原Û数oÖö维数v特征数No多项_级别ö2如ÿ将此类经y数of射r量[密度矩阵，[对应ö量[

PCA

ÿ法可以以指数级Ÿ度g行1722.à子机器学`à用场o1Ā序列预测预测金融资产ÿ格以及许多wàŸ时间ÙW的金融h益ÿ以建模€一个时间序列学`问题，通Ï给定一系列Ø史ÿ格，ü未来的ÿ格做û准确预测2每个金融资产类别如股票1债券1Ā金或商品ÿ能xpO同的内部ú态，而通Ïà子计算机àŸ的回_1预测模型ÿ以很好地处理相às联的大à因子，并用于预测多资产类别投资Ā合的单日回ç，如金融资产定ÿ2深度学`算法的递_神经网þÿRecurrent

Neural

Network,RNNĀ在时间序列预测方面来p效，w中利用长短期²à人工神经网þ(LSTM)的方法尤wØl迎，àß通用算法_逐n被用于金融资产定ÿ2Pelger

等人18ß一n表明，Ā于

LSTM

预测的改ß模型ÿ以实Ā比原始深度学`预测以及经y方法ÿ包括

Fama-French

五因子模型Ā大得多的本外€W夏n比率2然而，P经y方法所要求的简单参数17

S.

Lloyd,M.Mohseni,andP.

Rebentrost,

<Quantumprincipalcomponentanalysis,=

NaturePhysics,

2014.18

L.

Chen,M.Pelger,

andJ.

Zhu,

<Deeplearninginassetpricing,=

arXiv:1904.00745,

2021.24量子计算金融应用白皮书校准相比，¯ÿ复g的神经网þ通常是一个计算à剧增的Ï程2参数Wà子电路ÿParameterized

Quantum

Circuit,

PQCĀ在表达性1¯ÿ复g性和预测性能方面ÿ能`于经y的ÙV模型22020

€剑桥大学Bausch19

的研究þ经ï述了使用

PQC

来形r递_à子神经网þÿRQNNĀ，鲁克海文ÿ家实验þ的

Samuel等人20[研究ðû了à子长短期²à神经网þÿQLSTMĀ模型的改ß方案2}管ü资产定ÿ的适用性ßp待研究，但àn种方法都显示ûü特定ß能的经y神经网þ的潜在改ßÿ值22Ā数据V类v于üóĀ金和投资策略的多性，投资者很难üm类投资工xßÌV类2m外，üóĀ金ßß比wà类型的Ā金披露更少的信o2要üüóĀ金ßÌV类，预Y定义的类无法l确管理üóĀ金未来的类别2因m，聚类方法如

k-meansþ被用来克服à个问题，并Ā于üóĀ金的ÿ用特à，如资产类别1规模1费用1€杆1流ú性等23Ā异常检测在金融风ç中，债ááþ及欺诈检测十VÞ要2债á的áþb直接

rð供融资的金融机构贷款损失，并影响Pws联的PQ游企业，产生oÞ的â–àà2通常，借贷方偿ß能力是据Ø史偿ß模式来计算的，而ð×及利用àß信o需要合理的信用评V模型，à一ùÿ19

J.

Bausch,

<Recurrentquantumneuralnetworks,=

inNeurIPS,

2020.20

S.

Y.-C.

Chen,

S.

Yoo,

and

Y.-L.

L.

Fang,

<Quantumlongshort-termmemory,=

arXiv:2009.01783,

2020.25量子计算金融应用白皮书以借û辅û特àð×的相sà子算法的计算`势2借贷Ï程中，à子自然语言处理ÿQuantum

Natural

LanguageProcessing，QNLPĀ€术ÿ以通Ï使用多个数据ù来评估信用风险2例如，QNLPÿ以衡à商业贷款中的借款人的态度和]业思维，_ÿ以指û借款人一ß异常的数据，并üwßÌ更多的û查，甚óÿ以€ûV析贷款Ï程中借款人的情绪21-222m外，借ûà子单类支持Uà机等à子异常检测算法ÿ以直接通ϯÿ大àØ史数据判别ð数据是否处于异常状态，在¯ÿ所用的贷款数据à大的情况Q，à子算法的指数ÿàŸ能力xp`势2相比`统的评V模型及p÷督学`V类，à种方法虽然缺O解释性，但减小了üØ史áþ情况的依赖程度，并üĀ实中ÿ能b产生的各种ð型欺诈表Ā同较€敏感2à子波尔z曼机1à子生rü抗网þ等生r判别模型_被证明ÿ以用于欺诈检测，w中，ÙVà子玻尔z曼机方法þ被用于V类异常信用s交易2除了贷款的信用风险评估，à子机器学`_ÿ用于异常交易数据及银Ì流水识别2à子支持Uà机1à子神经网þ等à子机器学`算法ÿ以用来预测1识别和V类Ê察是否P特定类别相{配2因m，à21

L.Purdaand

D.Skillicorn,

<Accountingvariables,deception,and

abagofwords:

Assessingthe

toolsof

frauddetection,=

Contemporary

AccountingResearch,2015.22

I.E.Fisher,M.R.

Garnsey,

andM.E.Hughes,

<Naturallanguageprocessingin

accounting,auditingandfinance:

A

synthesisoftheliteraturewitharoadmapforfutureresearch,=

ISAFM,2016.26量子计算金融应用白皮书ßÿ以ó展到完全O同的架构Qß̯ÿ以识别给定交易数据或银Ì流水识别数据集中的某种特à类别2(三)量子模拟算法1.à子模拟算法1Ā量[蒙特卡模拟蒙特卡ÿMonte

CarloĀÿ法{用抽样方法来逼近求ë难以用ë析方法v数|方法ë决ö高维问˜2经y蒙特卡方法已被用于推v1积分Ü优化景中2量[蒙特卡方法{用量[叠òaö并行性，通Ï振幅估«ÿAmplitude

Estimation,

AEĀÿ法ßó平方级òŸ效ÿ，从而降低ÿ法时间复杂度2金融Í生ï品öÛ价通~涉Ûr复杂ö数模ßÜ随变量ö«ÿ，而这ß«ÿßß无法ßr精确öë析ë，只能采用数|方法«ÿ近似ë2÷外，金融Í生ï品ö种类繁多，涉Ûrö金融工w1市组\Ü交易策略也TOþ同，ßÛ价模ߗ要yoß际情况进行Oí}进Ü调整2大多数ï品ßßo通Ï在O确Û性分_ÿ如正av对数正a分_Ā中重复多次随抽样来进行数|求ë，因此，蒙特卡方法被泛应用22ĀÜ密顿量模拟Ü密顿量o与量[系统{能量osö运ÿ符2yoŸÛ谔方程可知,通Ï操作Ü密顿量可以ßó量[aö化2在部分量[优化ÿ法27量子计算金融应用白皮书中,矩阵被编码成Ü密顿量ö_,进而作用r量[aN2Ü密顿量模拟ÿHamiltonian

SimulationĀ就o寻找能高效逼近目标Ü密顿化öÙ化Ï程,从而在o效时间内完成化目标2通Ï将金融问˜f射为þ应öŸÛ谔方程v者Ü密顿量，并设«特别ö量[ÿï对此类复杂金融问˜进行模拟，从而ßó包î期权Û价等在内ö问˜ö求ë22.à子模拟à用场oà子模拟ÿ以模拟给定的Ÿ机微V方程，要à用于Í生品定ÿ和风险V析n大场o21ĀÍ生品定ÿ目前，ÿ际Pà子计算在Í生品定ÿ方面的算法研究很多，à用_非常广，要包括期h定ÿ和债á抵þ债券2期h定ÿÿOption

PricingĀ的目o是据潜在资产ÿ格和wà^场Ùà未来波ú的O确定性来源，确定期h的`前}允ÿ值2€了ü}允ÿ值ßÌ数值估计，生r了大à的^场Ùà本，并在mĀ础Pà用蒙特s罗ÿV计算收益函数的期望值，àp好ÿ以利用à子蒙特s罗ÿV方ÿàŸ的`势2同时，构

相àÏ程的哈àÿà_ÿ以ü期hÿ格Ÿ时间的演WßÌ模拟2债á抵þ债券ÿCollateralized

Debt

Obligation，CDOĀ是一种v贷款池和wà资产支持的Í生品，如果贷款áþ，àß资产将`€抵þ28量子计算金融应用白皮书品2CDO定ÿ通常使用各种â接函数ÿcopulaĀ模型，需要通Ï蒙特s罗模拟来获得w数值解，因m_ÿ以利用à子蒙特s罗方法的计算àŸ`势22Ā风险V析风险ÿ值ÿValue

at

Risk,

VaRĀ是衡à投资损失风险的统计à指o，用于àW特定时间范围内某一金融资产或证券Ā合ÿ值的ÿ能损失程度2VaR

值`€风险度à指o目前þ经被广泛à用于风险管理1¯áV析以及估算风险性资本等2通Ïü多个^场因素ÙàßÌV_及相s性建模，ÿ以得到资产Ā合Ÿàß因素ÙW的改Ùàß而得到VaR

值2à一Ï程通常ÿ以通ÏV_建模配合蒙特s罗法实Ā2因m，VaR

值计算_ÿ以利用à子蒙特s罗模拟相s算法来ßÌV_à载，并实Ā方ÿ别的à子àŸ，Ð而àü更高维的资产Ā合风险V析2表

4

部分量子计算金融应用领域à用领域算法列€à子退火算法场o例€投资Ā合`Wì期清算à子à似`W算法ÙVà子虚时演W算法ÙVà子本à求解器Grover

自适à性搜索à子回_算法à子Ā合`W算法信用评V金融t机预测投资策略融合à子V类算法序列预测数据V类异常检测à子聚类算法à子机器学`算法à子模拟算法à子强W学`à子生r建模à子特àð×à子蒙特s罗模拟哈àÿà模拟Í生品定ÿ风险V析29量子计算金融应用白皮书四、量子计算金融应用探索进展(一)北美应用探索1.美ÿ1Ā摩大通在金融机构中，摩大通的à子工程团队üà子计算的研究处于领Y地O22020

€

5o，摩大通的研发管

Marco

Pistoiaþ表示，<摩大通期待P

Honeywell

在信用风险评ÿ和欺诈侦测算法P的合`=2322022

€摩大通在

Honeywell的

H1-2离子·芯wP实Ā了使用à子芝诺ú力学来解ôxp多个任意þ的`W问题，Ð而€û解ô投资Ā合`W问题242m外，摩大通ßP另一家离子·}ù

IonQ

p合`，尝试解ôþ性`W问题2摩大通和

IonQ

合`实Ā了Ï΀k最大的à子硬þþ`W演示，演示结果ÿ以在包括金融在内的许多Ì业中得到à用2522Ā高盛集团高盛集团同很é就开始_局à子计算€术，并`是

AWS

ß计23

Swayne,Matt,

<JP

Morgan

ChaseUnleashesHoneywell9sQuantumComputer

on

Tough

FintechProblems,=

TheQuantumDaily,

Jul.2,

2020,24

HermanD,ShaydulinR,Sun

Y,

etal.PortfolioOptimizationvia

QuantumZenoDynamicson

aQuantumProcessor[J].arXivpreprintarXiv:2209.15024,2022.25

NiroulaP,

ShaydulinR,

Yalovetzky

R,etal.Constrainedquantumoptimizationforextractivesummarizationonatrapped-ionquantumcomputer[J].ScientificReports,2022,121:

1-14.30量子计算金融应用白皮书算服á及wà子ß算服á

Amazon

Braket使用商，借ûà子计算用来处理海à交易和数据V析2同时，高盛于

2014

€就r立了_注于à子计算研究的团队，并`在持续开展à子计算金融à用研究工`2高盛几€来一直P硅谷初]}ù

QC

Ware

合`研究à子算法在金融中的à用，比如探索如何利用à子蒙特s洛算法来评估各种金融工x的风险和模拟ÿ格2622021€

9o

21

日，高盛1à子算法}ù

QC

Ware

和à子硬þ}ù

IonQ

ý_à子计算在金融服á业的Ā实à用U前Ðû了Þ要一n2w中，IonQð一代采用玻璃·€术的à子处理器P前几代相比，在保真度和吞Tà方面的性能ð高了一个数àÿ2QC

Ware

和高盛€蒙特s罗模拟à子W的算法þ经在

IonQ

à子计算机P得到演示，è在¬企业以比Ā在快得多的Ÿ度评估金融风险并模拟各种金融工x的ÿ格，Ð而ÿ能改Ù全球金融^场的ßÌ方式2723Ā摩士利摩士利持续投入üà子计算Ì业发展势，同时_在一直ÿ极Uü户Ï绍à子计算€术ü于各Ì各业的影响并ð供àü的建°2摩士利认€在未来十€内，à子计算将ü石油y然气1}用Ï业126

Castellanos,Sara,

<Goldman

Taps

Startupto

ExploreQuantum

Computing,=

The

Wall

StreetJournal,Dec.10,

201927/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/31量子计算金融应用白皮书}药1金融1航空航y1ÿ¸1AI和大数据等多个Ì业产生深à影响2除了üà子计算Ì业发展的s注和研究之外，摩士利_同时üà子计算金融à用的研究和探索ßÌß一n的研究2前摩士利董Ï总经理

Peter

Carr4

4

Ā在任职纽þ大学金融和风险工程系任和合`研究人员在一篇论文中ð及，à们测试了à子计算机在€û投资经理解ô难题的任á中的潜力，通Ï多个n骤在一段时间Ýþ注一系列资产，投资经理ßû在每一nô定投资多少资产，同时将交易P^场影响的r本考虑w中2824Ā富ÿ银Ì富ÿ银Ì是一家美ÿ跨ÿ金融服á}ù，}ù总部O于à利福|ÞÞç金山，ß营总部O于曼哈ÿ22019

€，富ÿ银Ì的€术管Saul

Van

Beurden

就通ÏP

IBM

和麻省理工学院

MIT

签署`°，在à子计算和人工智能€术方面ßÌ合`，开始了ï银Ì的à子计算风险投资2àüà子€术的态度很明确，`€P

IBM

和

MIT交易的一部V，富ÿ银Ìà入了

IBM

的à子网þ，à是一个v¯富

500

强}ù1初]企业1学术机构和研究实验þĀr的社|，ô力于èßà子计算和探索实际à用29228

RosenbergG,HaghnegahdarP,

GoddardP,

etal.Solvingtheoptimaltradingtrajectoryproblemusingaquantumannealer[C]//Proceedingsofthe

8th

Workshop

on

HighPerformanceComputationalFinance.2015:

1-7.29

/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/32量子计算金融应用白皮书5Ā花旗银Ì花旗集团是一家总部O于纽þ^的美ÿ跨ÿ投资银Ì和金融服á}ù2花旗集团将à子计算列€

2019

€值得s注的五ù€术势之一，因€<à子计算ÿ以通Ï改ß交易算法1减少欺诈1`W投资Ā合和管理风险来€û彻á改Ù金融服á2=ï银Ìß投资了

1QBit

和

QC

Ware

等à子计算ðþ初]}ù，花旗集团董Ï总经理

William

Hartnett

甚ó表示，à子€术将改Ù金融业的风险评估和交易，并评论说ÿ<银ÌĀ在需要开始学`如何利用à子计算230=6ĀGEResearch通用电气旗Q的通用电气}ù的中央]ð中心-通用电气研究所ÿGERĀ_参P到à子计算金融à用的研究`中2在

IonQ的€ûQ，GER

利用à子玻恩机p效地¯ÿà子线路来学`ß个指数之间的相s性2Ðà子计算得û的预测结果在某ß情况Q`于经y建模方法，证实了à子相s性V析pÿ能在商业à用中带来更智能的数据驱úV析和ô策312m外，ððû的`W方法pÿ能解ôà子机器学`实践中常É的局部最小值和梯度í失等问题，使模型得以扩展2à种改30

/2021/06/23/11-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/31

ZhuD,Shen

W,

Giani

A,etal.Copula-basedRisk

Aggregationwith

Trapped

IonQuantumComputers[J].arXivpreprintarXiv:2206.11937,2022.33量子计算金融应用白皮书ß展示了一种更快1更准确地ßÌ多ÙàV析的方法，GER的研究员希望à能带来ð的1更好的方法来评估要制

Ï程的风险，如产品¿计1工厂ß营和供à链管理2IonQ首执Ìà|总裁

Peter

Chapman表示ÿ<P

GE

Research

一起，IonQl在èúà子计算目前ÿ能实Ā的目o2`ßû以高精度ü多个ÙàßÌ建模时，虽然经y¯ÿ方法面临效率PQ的问题，但在s们的r同ü力之Q，þ经确定了一种ð的¯ÿ策略，它在系统扩展时_能够实Ā`Wà子计算结果232=2.à拿大2019€

8o份，BMO金融集团和丰业银Ì发_了Pà拿大一家à子计算和人工智能]业}ù

Xanadu

的合`r果4

4

一款à用于金融领域的à子蒙特s罗算法，ïà子算法pû于àŸ金融交易产品计算2Xanadu

在自ý的à子模拟器P测试了ïà子算法，仿真结果表明，`算法在à子计算机PßÌ时，计算Ÿ度ÿ以à快一€或数千倍2据

Xanaduù目负°人

To

m

Bromley博士的说法，à子蒙特s罗足以证明à子计算€术ÿ以ü金融领域产生巨大影响2mù研究r果使相s人员能够预测未来几€内的Í生品定ÿ，并ÿ以€实时定ÿ和大幅降P算力的电能í耗开辟道路33232

/news/june-23-2022-ionq-ge-research-risk-aggregation33

<BMOFinancialGroupandScotiabankPartnerwithXanaduonQuantumComputingSpeedups

for

Trading34量子计算金融应用白皮书(二)欧洲应用探索1.英ÿ1Ā英ÿ

NatWest

银ÌÐ

2018

€开始，英ÿ

NatWest

银Ì开始üà子计算能力ßÌ测试，以解ô银Ì面临的一ß效率需求问题2测试中使用的硬þ是富士通à子开发的à子退火芯w，而à子ðþ[v

1QBit

ð供，NatWest同时_是

1QBit

的投资者和董ÏbÊ察员342ï银Ì表示，它l在使用à子赋能的计算能力，以`统计算机Ÿ度的

300倍执Ì任á2à种计算模式ÿ用于€û投资Ā合经理ô定ï银Ì

1200亿英镑`±流ú性资产ÿHQLAĀ投资Ā合方案2NatWest和母}ù苏格q皇家银ÌÿRBSĀ尝试使用à子计算ßÌ投资Ā合`W并获得了短于经y计算的ßÌ时间2NatWest

银Ì认€，à子€术_ÿ用于`W银Ì的wà投资Ā合和领域，如异常检测，人工智能和ðþ验证等等3522Ā渣打银Ì渣打银Ì一直在àWs注à一€术ÿ能给金融服á带来的ßn2Products,=

Xanadupressrelease,NewswireCanada,

Aug.

20,201934

https://1/news/natwest-works-1qbit-fujitsu-develop-new-method-deciding-portfolio-composition/35

WhitePaper

–

TheCaseforQuantumand

Quantum-InspiredComputinginFinancialServices,Fujitsu,/dmsp/Publications/public/wp-da-financialsector-ww-en.pdf35量子计算金融应用白皮书2017€P美ÿ大学空间研究`b

USRA开展了一个联合ù目362à个ù目使用了O于àÞ

NASA

艾姆ï研究中心的à子计算硬þ，把à子计算à用在一个包含

60

个资产的Ā合`WP，相比经y计算节省了一半的计算时间23Ā巴克莱银Ì巴克莱银Ìé在

2017€就à入

IBM

Q

网þ，并开始研究金融Ì业的潜在用例372à们¿立了一个à子计算内部工`Ā，探索`Î银Ì业`在的几类O同的`W问题，以~ûà子计算ÿ能面临的一ßx体实战2`€第一n，巴克莱的à子研究者将每个`W问题转换€简单的ÿ象ï述，以便ü问题的算法性±ßÌV类2Ÿ后检查解ô相s问题的à子算法是否þ发_，确定ÿ能构r更复g的计算Ā础的p用算法382Q一n，尝试构建每个问题的简Wx本，使得àß问题ÿ能在à子处理器PßÌ2àßx体问题î及¯富管理中的投资Ā合`W以及改ß资本^场交易完r结算效率2IBMP巴克莱银Ì合`，研究了一36

Walker,

Owen,

<Nasasaysquantumcomputingisthefutureforfunds,=

TheFinancial

Times,Oct.20,2019,/content/195ce103-2419-30e4-a19d-96e8cb8a3c9b.37

Braine,Lee,DanielJ.

Egger,

JenniferGlick,and

Stefan

Woerner.

"Quantumalgorithmsformixed

binaryoptimizationappliedtotransactionsettlement."arXiv

preprintarXiv:1910.05788,2019,/pdf/1910.05788v1.pdf.38

Crosman,Penny,

<WhyBanks

likeBarclays

Are

TestingQuantumComputing.=

AmericanBanker183136:1,

2018.36量子计算金融应用白皮书种`W交易结算的简单算法，即银Ì通Ï第O方清算所ßÌ股票交易的Ï程392m外，巴克莱ß继续评估à子计算机ÿ能破解Āp经yà码的长期威胁2à是一个日oÞ的问题，因m，银Ìÿ能O得O采用ÿ以ü抗à子破解的更强大的àà€术4024Ā汇丰银Ìç股汇丰银行o英ÿö一ÿ跨ÿ银行Ü金融o务构2与其Þ构一样，汇丰银行敏锐意Ïr未来几年量[«ÿ在风ÿ分析1器习Ü络安全等ž域对金融业ö重要性2因此，汇丰银行积极与其Þ公司Ü研~ß验ÿ\作，研~这种先进技oö力2汇丰银ÌP欧洲

NEASQC

à子计算的Q一代à用ù目合`，在药物发Ā1乳腺