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1、量子計算金融應用白皮書 1 一、一、量子計算的背景與發展量子計算的背景與發展(一一)量子計算的背景量子計算的背景 量子技術作為 20 世紀最偉大的科學發現之一1，它自 1920 年問世以來就催生了核磁共振、激光等新技術成果。自第一次量子技術革命開始，量子科技在宏觀世界逐漸普及應用，人類在系統性觀測與調控微觀粒子方面能力大幅提升，量子技術在信息采集、處理和傳輸領域應用的可能性正在成為現實。幾個世紀以來，人類探索微觀粒子的進程從未停歇，從“探測時代”到“調控時代”，隨著人類對微觀粒子探究的逐漸深入，量子技術的發展也進入快車道。本世紀以來，量子技術迎來了對微觀量子操控的第二次革命浪潮，以量子計算、量

2、子通信和量子精密測量為代表的科技成果進展日新月異，在信息獲取、傳輸和處理方面都體現出巨大的應用價值潛力，并已經應用在能源、國防、航天、通信、生命科學等領域，為人類生活質量及科技發展帶來諸多正面影響。在第二次量子技術革命中，量子計算、量子通信和量子精密測量等領域的技術突破成為當前量子信息技術破局的關鍵。其中，量子通信產業化進程相對較快，目前已經在基于衛星或光纖網絡的長距離傳 1 Dowling J P,Milburn G J.Quantum technology:the second quantum revolutionJ.Philosophical Transactions of the Ro

3、yal Society of London.Series A:Mathematical,Physical and Engineering Sciences,2003,3611809:1655-1674.量子計算金融應用白皮書 2 輸和廣域組網應用上取得重要進展。2016 年 8 月，“墨子號”量子科學實驗衛星在酒泉衛星發射中心成功發射，標志著中國在量子通信研究領域在世界范圍內率先取得重大突破。2017 年 9 月，全長 2000 公里量子保密通信干線“京滬干線”正式開通，2021 年 1 月，我國實現4600 公里星地量子密鑰分發，初步構建天地一體化廣域量子通信網雛形。同時，在量子精密測量研究

4、領域，國內外科學研究與技術應用齊頭并進、各具優勢。2019 年，美國和加拿大的科學家利用光子糾纏和自適應反饋技術，實現了超越標準量子極限的光場相位測量，為光學傳感和量子信息處理提供了新的可能。2020 年，中國和美國的科學家利用金剛石氮-空位（NV）色心的量子特性，實現了納米核磁共振二維譜的加速探測，為單分子結構解析和生物醫學診斷提供了新的手段。與之相較，量子計算領域技術攻關難度較大，但近幾年受到了越來越多的關注。過去十年，IBM、谷歌等科技巨頭在量子計算領域的深入布局，使得量子計算機的可用量子比特數量迅速增加，目前已經進入了“含噪聲的中型量子”（NISQ）時代，并在多條技術路線取得了顯著的突

5、破，其中，超導量子比特數量已經達到了百位量級，離子阱技術也突破了上千量子體積的里程碑。同時，量子計算的應用也正在積極拓展，在該領域中美兩國在全球范圍內領跑，融資規模已經超過過去十年總和。目前，中國在量子計算、量子通信和量子精密測量三量子計算金融應用白皮書 3 大領域均位于世界第一梯隊。2(二二)量子計算的發展量子計算的發展 20 世紀 20 年代初，量子力學的誕生為經典物理學帶來了全新的視角和范式。量子計算是一門由物理學、信息科學、計算科學和光電技術等學科交叉融合而形成的新興學科，其基礎是量子力學。量子計算利用量子比特和量子態的疊加和糾纏等特性，在特定的經典問題上實現有效地解決或加速求解過程。

6、經典計算機的基本信息單位是比特（bit），用 0 或 1 來表示和存儲，二者只能取其一。而量子比特（qubit）是量子計算機的最小信息儲存單位，通常以量子態0和1，或二者的疊加態來表示。與傳統的經典比特不同，一個量子比特能夠以疊加態的形式存在，一次運算就能同時處理兩個狀態的信息，從而讓一個量子比特具有更強大的信息表示和存儲能力。進一步推廣，經典計算機對 2n比特的數據執行相同計算過程需要 2n次操作，而量子計算機只需要對 n 個量子比特進行一次操作即可，其在數據存儲能力和數據處理能力上都超越了經典計算機。2 https:/ 量子計算金融應用白皮書 4 圖 1 經典比特與量子比特對比 根據量子計

7、算機的研究發展和關注點進行細分，截至目前量子計算機的發展已經經歷了三個時期：理論探索、算法研究和工程化。量子計算機理論探索時期（20 世紀 90 年代以前）。量子計算理論的起源最早可追溯到 20 世紀 70 年代，當時物理學家們開始思考如何利用量子力學來模擬自然界的復雜現象；并在 20 世紀 80 年代完成其概念和基礎理論體系。1982 年，Paul Benioff 提出量子圖靈機的概念。同年，Feynman 對 Benioff 的理論進行了豐富完善，提出采用量子系統進行信息處理的概念，這可以看作是量子計算機最早期的思想。1985 年，David Deutsch 發表論文，詳細闡述了量子理論與

8、通用量子計算機的相容關系，同時驗證了量子算法的并行性，為量子計算的理論奠定了基礎。量子計算機算法研究時期（20 世紀 90 年代）。在前人對量子計算機基礎理論的積極探索基礎上，量子計算機在 20 世紀 90 年代迎來量子計算金融應用白皮書 5 了新的突破，一系列具有重要意義的量子算法被提出。1994 年，Peter Shor 提出了一個能夠高效地分解大整數的量子算法，這個算法對當時廣泛使用的 RSA 公鑰密碼系統構成了威脅，引起了廣泛的關注和討論。1996 年，Lov Grover 提出了一個能夠加速無序數據庫搜索的量子算法，這個算法對一些特定問題具有平方根級別的加速比。這些算法展示了量子計算

9、在某些問題上相對于經典計算的優勢和潛力。量子計算機工程化時期（21 世紀初至今）。在這個階段中，可操作的工程化量子計算機被制造出來并被逐步應用于各個領域中?；诔瑢?、離子阱、光子、中性原子和半導體等技術路線的量子計算原型機用于實驗驗證量子優勢。隨著技術的不斷成熟和發展，量子計算機的性能將會持續提升，并有望在未來 1015 年內實現商用。表 1 量子計算機工程化時期重要事件列舉 分類分類 年份年份 重要事件例舉重要事件例舉 理論研究 2000 年 理論物理學家 DiVincenzo 提出構造量子計算機物理實現必須要滿足的七個條件。量子退火 2007 年 位于加拿大的 D-Wave 公司構造了商業

10、專用量子計算機“Orion”，率先實現專用量子計算機商業化。超導方面 2018 年 Google 推出了 72 量子位超導量子計算處理器芯片。2019 年 IBM 推出 IBM Q System One 量子計算機，并提出了量子體積這一概念，作為測量量子計算的性能指標，并由此引申提出了量子性能的“摩爾定律”，即量子計算機的量子體積大約每隔一年便會增加一倍。谷歌宣布使用54個量子比特的量子芯片便可在200秒內完成超算summit 需要 1 萬年才能完成的任務，宣稱實現“量子霸權”。2020 年 IBM 發布 65 個量子比特系統“蜂鳥”，并發布量子計算路線圖計劃 2021 年 中國科學技術大學研

11、究團隊構建了 66 量子比特的量子計算原型機“祖沖之號”，在“量子隨機線路取樣”難題上實現了量子計算優越性，求解速度遠超超算，計算復雜度比 Google 公開發布的“懸鈴木”量子計算原型機高出了 6 個數量級；量子計算金融應用白皮書 6 Rigetti 公司推出基于特定的模塊化結構多芯片量子處理器；IBM 推出了 127 個量子比特的處理器 Eagle，突破“100 位大關”的全球量子比特數最多的超導量子處理器。2022 年 IBM 推出量子計算機“魚鷹”（Osprey），內含的“魚鷹”芯片（Osprey chip）支持 433 量子比特位。離子阱方面 2019 年 IonQ 制造了一臺由 1

12、3 個鐿離子組成的 11 個量子位完全連接的可編程量子計算機，他們證明了他們的量子計算機的平均單量子位門控保真度為 99.5%，平均雙量子位門控保真度為 97.5%，態制備和測量的誤差為 0.7%。2021 年 AQT 基于線性 Paul 阱中的鈣離子囚禁制作了一臺 19 英寸機架集成量子計算機。Honeywell 提出了離子阱中的量子實時糾錯方案，他們設計了一個動態保護的邏輯量子比特存儲器，他們使用的是一臺 10 量子比特的 QCCD 離子阱量子計算機來編碼一個邏輯量子比特，利用編碼電路將邏輯量子比特初始化為三個相互無偏基的本征態，并對編碼的量子比特執行多種癥狀測量，使用實時解碼器來確定任何

13、必要的修正。Innsbruck 推出了 51 量子糾纏的多離子量子模擬的裝置。Quantinuum 發布了第二代 H1 量子計算機H1-2，其使用了與Honeywell H1-1 相同的離子阱架構、控制系統設計、集成光學器件和光子學，2022 年 4 月，H1-2 測得的量子體積為 4096，成為有史以來在量子計算機上測得的最高量子體積。中性原子方面 2021 年 哈佛-MIT 開發了 256 量子比特基于中性原子的量子模擬器。2022 年 ColdQuanta 和 AtomComputing 推出了 100+量子比特量子計算機。光量子方面 2021 年 中國科學技術大學研究團隊研制的九章二號

14、，實現“量子優越性”驗證，在高斯玻色采樣問題上，其處理速度比超級計算機快億億億倍（10 的 24 次方）。半導體方面 2022 年 在加拿大魁北克舉行的 2022 年硅量子電子研討會，英特爾實驗室展示了業界最高的硅自旋量子比特芯片（12 量子比特），這些芯片是在英特爾的晶體管研發設施開發的。目前的量子計算發展仍然處于驗證階段，還無法實現大規模實際應用及商業落地。而對于規?；?、實用性的量子計算研究，可以根據對量子計算機的應用水平分為三個階段：實現量子優越性、在某些特定領域實現實用價值、實現可編程能容錯的通用量子計算機。第一階段在于實現量子優越性。針對一些特定的數學難題，當前量子計算金融應用白皮書

15、 7 的超級計算機已經無法在有效時間內求解，而研制 50 到 100 個量子比特的專用量子計算機，在此類問題上能夠實現高效求解，從而展示其“量子優越性”。第二階段在某些特定領域實現實用價值。在第一階段的基礎上，通過對 50 到 100 個量子比特的專用量子計算機的規?；瘧?，可以超越經典計算機，并在更多的研究領域中拓展應用，例如量子化學、材料科學、醫藥研發和金融科技等。從而，量子計算機也進入早期工業階段，行業內稱為 NISQ（含噪聲中型量子）計算機階段。在 NISQ階段，如何在較高“噪音”的水平下運行成為量子計算機所面臨的難題。美國物理學會(American Physical Society，

16、簡稱 APS)認為，這將成為量子計算機規模拓展路上的主要障礙。囿于當前的量子硬件設備，暫時沒有出現用于解決糾正和減輕錯誤的綜合方案，能夠適應通用場景下的容錯量子計算機還沒有研制成功。第三階段在于研制可編程的通用量子計算機。在第二階段的基礎上，可編程的量子計算機能夠在多個應用場景下使用，并且量子比特的操縱精度、集成數量和容錯能力都將被大幅提升。然而，目前的行業普遍認為全球范圍內的量子計算機研究仍處于第一階段。雖然光量子計算機和超導量子計算機已經實現第一階段，并且正在邁入第二個階段。但整體而言，量子計算技術仍處于第一階量子計算金融應用白皮書 8 段，距離實現局部應用落地還需要大約 5 年的時間3。

17、(三三)量子計算的優勢量子計算的優勢 量子計算是一種利用量子力學規律進行高速運算、存儲和處理信息的新型計算方式。與傳統計算機相比，量子計算機具有天然的量子并行計算能力、強大的存儲能力和快速的運算速度，這將為現有計算能力帶來質的飛躍。近年來，量子計算技術與產業呈現出加速發展的態勢，而有關量子計算技術的突破多與三個因素有關，即量子比特能夠維持量子態的時間長度、量子系統中連接在一起的量子比特的數量和量子門的保真度。量子比特能夠維持量子態的時間長度，被稱為量子比特的相干時間。相干時間越長，量子計算機能夠處理的程序步驟就越多，從而能夠進行更復雜的計算。例如，IBM 的 Eagle 量子計算機已經將量子比

18、特的相干時間提高到了 130 微秒。當量子比特相干時間達到毫秒級時，就足以支持實現計算優越性的量子計算機。4 從量子系統中連接的量子比特數量的突破來看，2019 年 10 月，谷歌公司在Nature期刊上宣布使用 54 個量子位處理器 Sycamore實現了量子優越性。具體而言，Sycamore 能夠在 200 秒內完成規定操作，而相同的運算量在超級計算機 Summit 上需要 1 萬年才能完成。3 https:/ 4 https:/ 9 這項工作在實驗環境中驗證了量子優越性，被認為在量子計算的歷史上具有里程碑意義。量子門是構成量子計算的基本算術單元，一般包括單量子比特門和雙量子比特門。量子門

19、的精度（保真度）很容易受到來自外部環境和工作噪聲的影響，這在很大程度上阻礙了量子計算機的發展。雙量子比特門的保真度是構造所需量子糾纏的必要保障，目前量子計算機系統的雙量子比特邏輯門的保真度都保證在 99%以上。量子計算機具有高精度模擬自然界過程的能力，這是經典計算機難以或無法模擬的。這一特性可能會加速金融領域衍生品定價、藥物發現、電池設計、肥料設計、流體動力學和天氣預報等領域的研究進展。此外，量子計算機還可以用于在一組可行選項中尋找最佳解決方案，從而進一步解決投資組合優化、供應鏈物流、能源網絡管理或交通控制等問題。另外，量子計算機同樣會對信息安全領域產生深遠影響。當前主流的非對稱加密算法的安全

20、性主要依賴于所選擇的數學難題難以破解，例如 RSA 算法基于大數質因子分解難題，其破解難度隨著密鑰長度 n 的增加呈指數級增加。然而，1994 年提出的 Shor 算法將這一破解時間復雜度降低為 O(poly(n)，從而對傳統非對稱加密算法構成潛在威脅。因此，研究抵御量子破解威脅的相關信息安全技術變得至關重要。事實上，各國也正在積極推進量子密鑰分發和后量子密碼算量子計算金融應用白皮書 10 法等技術的研究，以應對這一挑戰。二、二、量子計算與金融業量子計算與金融業(一一)量子計算賦能金融業量子計算賦能金融業 近年來，隨著移動互聯網等技術的普及，金融領域數據量呈現爆炸式增長，推動了金融大數據時代的

21、來臨。金融業與各行業、各部門的生產經營密切相連，同時也與千家萬戶和社會成員的生活息息相關。金融業作為典型的信息密集型行業，在錯綜復雜的資金鏈、產業鏈和供應鏈中，海量的數據信息被記錄和存儲。金融領域的數據具有大體量、歷史數據關聯度高和可量化等特點，因此利用人工智能算法分析并挖掘有價值的金融知識，已經成為推動金融領域信息和技術革新的主要趨勢。然而，金融領域數據的海量、復雜和高維度等特點，對處理金融大數據的算法準確性、高效性、安全性和魯棒性都帶來了巨大的挑戰。量子計算對金融行業的賦能主要表現在兩個層面：（1）量子計算的強大算力可以解決經典計算機無法高效解決的一些金融問題，例如大規模的金融風險管理、預

22、測和優化等問題。（2）量子計算將影響對金融和經濟模式的思考方式，即改變對問題的形成、結構和建模方式的思考視角，例如經濟學作為一門社會科學在發展中受到熱力學理論的影響，經濟學中的一般均衡理論借鑒了熱力學概念。量子計算金融應用白皮書 11 麥肯錫 2022 年的研究報告 量子技術監測(Quantum Technology Monitor)指出，為了實現量子技術的承諾，公共和私人資金持續增加。制藥、化工、汽車和金融這四個行業有望成為“量子優勢”的第一批受益者，如圖 1 所示，2035 年有望實現近 7000 億美元的價值5。圖 2 量子計算用例分析6 根據波士頓咨詢公司的預測，未來 3-5 年內將有

23、第一批應用用于優化領域，而在未來 5-10 年內，淺層量子近似優化算法有望面世。而凸優化器和全尺寸量子算法則預計需要等待 10-20 年才能成熟，如表2 所示。表 2 量子計算在不同階段對金融的預期影響 階段階段 第一個第一個 5 年年 第二個第二個 5 年年 第三個第三個 5 年年 5https:/ 6 Quantum computing talent not on pace with funding|McKinsey 量子計算金融應用白皮書 12 技術技術 現狀現狀 NISQ 時代的含噪機器，大多數仍然是 100 量子比特和低量子體積。量子啟發算法可以在經典計算機上運行。部分經典、部分量子

24、的混合解決方案。量子退火機有較長相干時間。數以千計的量子比特允許部分糾錯。大多數云服務提供商提供對量子計算的訪問，“量子即服務”。具有萬個量子比特的大型機器。全尺寸容錯（因為退相干是通過量子糾錯控制的）提供了廣泛的量子優勢。但全世界只有 2,000-5,000 臺可運行的機器。新的金新的金融應用融應用 基于退火的投資組合優化算法在經典計算機或量子計算機上運行。改進的預測和風險評估可以更好地預測黑天鵝事件。后量子密碼的新標準會取代當前的加密技術。接近實時的風險評估，例如量化對沖基金?；诤罅孔用艽a的安全性。金融業金融業的影響的影響 量子計算成為競爭優勢。投資組合優化帶來的收益高達 5 億美元。投

25、資組合優化和風險分析帶來的收益超過 50 億美元。來自所有量子應用的銀行和其他金融服務的運營收入為 400 億至 700億美元。雖然受限于早期量子計算機硬件的現狀，許多量子算法仍然在CPU 而非 QPU（量子芯片）上運行，但這并不影響目前量子計算在多種金融業務場景中進行研究和應用探索。在金融交易策略模型方面，量子計算的強大求解能力可以提升模型的效果。目前，大多涉及機器學習和人工智能模型的算法都有對應的量子版本，理論上能夠更快和更精確地得到訓練結果。此外，還存在著應用于投資組合優化和定價模型等金融場景的量子解決方案，其中一些算法也能很好的應用于金融時序問題。在金融資本市場方面，量子計算可以用于分

26、析關鍵的金融模型，并通過使用量子糾纏對不同層次的市場數據進行關聯，從而為金融行業提供系統性的財務事件預測分析，以便對重大金融事件進行及時響應，例如市場崩盤預測、交易和投資趨勢等問題。量子計算金融應用白皮書 13 在信用評分和欺詐識別方面，通常需要對大量歷史交易數據進行分析，從而得到有效的評估機制。量子計算可以通過分析交易對手大量的歷史行為信息，提供合理的信用評估并檢測出難以發現的交易異?；蚴袌霎惓?。此外，量子計算還可以輔助傳統評分模型的改進，例如優化評分因素的選取和重要性參數。量子計算具有超強的并行計算能力和指數級存儲容量等優勢，在金融服務領域具有巨大的潛力，并能夠助力金融行業的發展。2022

27、 年1 月 4 日，中國人民銀行印發的 金融科技發展規劃（2022-2025 年）中提出“探索運用量子技術突破現有算力約束、算法瓶頸，提升金融服務并發處理能力和智能運算效率，節省能源消耗和設備空間，逐步培育一批有價值、可落地的金融應用場景?！苯鹑谛袠I作為量子計算的一個重要應用領域，借助量子計算能夠突破算力瓶頸、提升智能水平，這對金融行業具有重要的戰略意義。(二二)量子計算金融應用價值量子計算金融應用價值 量子計算對金融業的發展具有重要的理論研究價值和實際經濟社會價值，是智能金融領域與量子技術融合的發展趨勢和研究熱點。由于集成電路技術在工藝等方面越來越逼近物理極限，摩爾定律日漸趨緩，傳統計算技術

28、的發展面臨體系性困局，而量子計算技術則是對目前硬件算力的突破。同時，受到“碳達峰”、“碳中和”和“可持續發展”等對各行各業的內在驅動，經典計算機在運行過程中所產生的能耗與量子計算金融應用白皮書 14 日俱增，而量子計算理論上可以降低能耗，能夠更好地應對雙碳目標。具體而言，量子計算對金融業的發展有以下幾方面的意義：第一，量子計算將顯著提升金融投資的智能水平。目前的智能金融仍處于早期發展階段，智能風控、智能營銷、智能信貸和智能監管等應用尚未形成深度融合，原因之一是缺乏強大的計算能力支持，導致數據挖掘不充分。在可預見的未來，隨著數據體量的快速增長，金融業在智能金融方面將面臨更加嚴峻的算力約束，量子計

29、算升級智能水平的算力優勢也將更加明顯。第二，量子計算將顯著提升金融服務的智能化響應速度。反欺詐、反洗錢、授信審批和支付清算等金融業務對時滯水平有很高要求，這直接關系到金融資金安全、客戶體驗和聲譽風險等。5G 和萬物互聯時代將產生更多碎片化的海量數據，相對于經典計算，量子計算具有強大的并行計算能力，能夠實現指數級的計算加速，在金融領域具有十分重要的應用價值。第三，量子計算將節省大量能耗和設備空間。量子計算能夠有效地應對經典計算在處理金融大數據時產生的能耗問題，以及經典計算算力提升所需的大規模硬件設備（單機計算能力趨于瓶頸）而帶來的硬件購置及維護成本問題。單臺量子計算機所具備的強大計算能力足以媲美

30、經典計算集群，量子幺正變換又具備可逆計算能力，解決了經典計算的能耗問題，如表 3 所示。同時研發量子混合計算技術融合現量子計算金融應用白皮書 15 有算力，可以充分利用已有經典計算算力進行性能提升。表 3 國際前十名超級計算機能耗表 排名排名 名稱名稱 國家國家 能耗能耗(kW)能源利用率能源利用率(GFlops/Watts)1 Fugaku(富岳)日本 29,899.23 14.78 2 Summit(頂點)美國 10,096.00 14.72 3 Sierra 美國 7,438.28 12.72 4 神威 太湖之光 中國 15,371.00 6.05 5 Perlmutter 美國 2,5

31、28.00 25.55 6 Selene 美國 2,646.00 23.98 7 天河二號 中國 18,482.00 3.32 8 JUWELS Booster Module 美國 1,764.22 25.01 9 HPC5 美國 2,252.17 15.74 10 Frontera 美國 官方未提供 一臺 64 比特超導量子計算機 能耗約為超算 1/25000 一臺擁有千萬億次級計算能力的計算機每年消耗的能源和一座平均規模的煤礦的產能量大致相當，足夠支撐 40 萬人的城市一年的電力消耗。三、三、量子計算金融應用領域量子計算金融應用領域(一一)量子組合優化量子組合優化 1.量子組合優化算法 量

32、子優化是量子計算領域頗受關注的一個研究分支,主要研究如何利用量子計算加速優化問題的求解。很多優化問題都可以被轉化為二次無約束二值優化（Quadratic Unconstrained Binary Optimization，QUBO）問題，雖然該問題采用經典算法解決比較困難，但是可以利用量子算法進行有效解決，例如量子退火算法、量子近似優化算法、變分量子虛時間演化算法、變分量子本征求解器、Grover 自適應性搜索算法等等。量子計算金融應用白皮書 16 1）量子退火算法 量子退火（QA）算法是在 1989 年由 Apolloni 等三位學者提出，也稱量子隨機優化7。量子退火算法通過使用量子漲落過程

33、在給定的一組候選解中找到給定目標函數的全局最小值，主要用于離散搜索空間以及有許多局部最小值的組合優化問題。量子退火算法中使用隧道場強度作為經典模擬退火法的溫度參數，由于量子隧穿效應的存在，使得量子退火算法更容易跳出局部最優解，從而體現出超越經典模擬退火的優勢8。D-Wave 公司生產的專用量子計算機就是運行量子退火算法。例如，D-Wave 2000Q 用來解決金融投資組合管理中的資產相關性識別問題，實現圖形算法來聚類資產相關性，以識別各種金融投資組合，為未來的研究指明了高潛力方向9。2）量子近似優化算法 量子近似優化算法（QAOA）是一種經典計算與量子計算的混合算法，可用于解決組合優化問題、最

34、大分割問題等難題。該算法在解決某些 NP-Hard 問題時有明顯的加速效果。量子近似優化算法（QAOA）的核心原理在于利用量子疊加性來并行計算解空間內所有 7 Apolloni B,Carvalho C,Falco D D.Quantum stochastic optimizationJ.Stochastic Processes and their Applications,1989,33(2):233-244.8 何鍵浩,李綠周.量子優化算法綜述J.計算機研究與發展,2021,58(09):1823-1834.9 Angad Kalra,Faisal Qureshi,and Michael

35、Tisi.Portfolio asset identification using graph algorithms on a quantum annealer.Available at SSRN 3333537,2018.量子計算金融應用白皮書 17 解的值，并將其編碼至量子態的相位上。通過量子干涉，QAOA 能夠將更優的解所對應的概率變得更高。從底層來看，QAOA 可以被視為量子絕熱退火算法路徑的一種離散化表達，但其參數選取比量子絕熱退火算法具有更高的自由度。3）變分量子虛時演化算法 變分量子虛時演化（VarQITE）算法作為一種量子-經典混合算法，可以近似求解任意一個給定哈密頓量的系統，

36、得到其基態向量，即哈密頓量的最小特征值所對應的特征向量。在國內，北京大學等在 2019年完成了一般實虛時間演化的變分量子模擬理論，且使之能夠適用于近期量子設備，同時進一步詳細闡述了如何選擇測量兼容的 Ansatz 的設計以及具有量子電路的廣義變分算法實現10。4）變分量子本征求解器 變分量子本征求解器（VQE）指利用經典優化器訓練一個含參量子線路，用于求解矩陣本征值和本征矢。變分量子本征求解器作為一種變分量子算法，多用于求解量子體系的基態和低激發態，它通過一系列參數化量子電路的變分優化過程迭代地逼近目標哈密頓量的最低能量本征值。在其他變分算法中，這已成為使用近期量子設備實現量子優勢并加速多個科

37、學和技術領域進展的領先策略。10 Xiao Yuan,Suguru Endo,Qi Zhao,Ying Li,and Simon C.Benjamin.Theory of variational quantum simulation.Quantum,3:191,Oct 2019.ISSN 2521-327X.量子計算金融應用白皮書 18 5）Grover 自適應性搜索 Grover 算法是在 1996 年被 LK Grover 提出的用于搜索無序數據庫的量子算法11,其方法是通過迭代使用一個可識別搜索目標的黑盒來提高搜索目標在量子疊加態中的振幅,從而提高測量獲得搜索目標的概率。經過對算法的進一

38、步發展延伸，Grover 自適應性搜索算法（GAS）被提出并用于解決二次無約束二元優化 QUBO 問題12。相比單純的 Grover 搜索算法，GAS 算法是通過迭代搜索解決優化問題。與蠻力搜索相比，GAS 算法可以為組合優化問題提供二次加速。2.量子組合優化應用場景 量子組合優化方法可以應用于投資組合優化、掉期清算、最優套利、信譽識別、金融危機預測等金融業務場景。1）投資組合優化 投資組合優化是根據某個優化目標從正在考慮的所有投資組合中選擇最佳投資組合（資產分配）的過程。該目標通常最大化預期回報等因素，并最小化財務風險等成本，從而最大化投資組合中每增加一個風險單位對應的回報。優化目標可能會因

39、為投資者對財務風險和預期回報的偏好不同而有所不同。使用量子優化算法可以快速找到一種特定的組合，使得在達到期 11 Grover L K.A fast quantum mechanical algorithm for database searchJ.1996.12 Austin Gilliam,Stefan Woerner,and Constantin Gonciulea.Grover adaptive search for constrained polynomial binary optimization.Quantum,5:428,April 2021.ISSN 2521-327X.量子

40、計算金融應用白皮書 19 望收益目標的前提下，同時確保組合內股票間的相關性盡可能小，從而起到降低風險、優化組合收益表現的效果。2）掉期清算 掉期是指交易雙方同意在一個特定期限內定期交換現金流的合同。例如常見的固定利率到浮動利率掉期，雙方會根據名義本金來交換支付固定利率和浮動利率下產生的利息。通過簽訂這類合同可以對沖風險或利用對方的相對優勢。清算所可以將雙方之間的協議轉換為雙方分別與清算所進行的兩個獨立協議，在與多方進行多次互換后會形成一個掉期網絡。清算所可以抵消網絡中盡可能多的掉期合同并只計入凈流量，從而減少與擁有多個合同相關的風險暴露。因此，找到新的可凈資產組合的能力可以帶來更高的效率，這本

41、質上是一個優化問題。Rosenberg等人證明了可以使用量子退火器解決交換網絡問題，對名義利率和固定利率不同的掉期進行凈額結算13。3）信用評分 信用評分是基于個人支付歷史、欠款賬戶、歷史信用等關鍵特征進行統計分析后的結果，可以用來代表個人或企業等借貸方的信用度。這一過程由貸款機構和金融機構負責進行。銀行和信用卡公司等貸方使用信用評分來評估向消費者放貸所帶來的風險，從而減輕因壞賬造 13 G.Rosenberg,C.Adolphs,A.Milne,and A.Lee.Swap netting using a quantum annealer.White Paper 1Qbit,2016.量子計

42、算金融應用白皮書 20 成的損失，其中確定對借款方信譽有影響的關鍵獨立特征非常重要。組合優化方法可用于統計模型或機器學習模型中的特征選擇。對全部特征組合進行訓練選擇的過程在經典算法中是比較耗時的，使用量子優化方法可快速找到最關鍵若干特征來確定客戶信譽。4）金融危機預測 在金融市場中，一個金融網絡可以被看作是各個金融機構的集合，網絡中每個成員處于相互關聯的狀態。因此，在對金融網絡的分析中，能夠預測金融危機是十分重要的，但要完成準確的金融危機預測是相對困難的。金融危機的預測同樣可以映射到 NP 困難的 QUBO 問題，該問題求解可利用量子計算在解決優化問題的優勢。5）投資策略融合 在資產管理中，大

43、致分為主動投資管理和被動投資管理兩類方法，還有一類介于主動投資和被動投資之間，比如全天候策略。將 alpha、beta、all-weather 等經典策略加以融合，可以實現多元化的投資組合。通過對特定資產增加杠桿后該資產波動率的變化，再利用風險平價模型優化投資策略，此時問題變成了一個凸優化問題，利用牛頓下降法可以得到資產比例的最優解。上述過程是針對特定資產增加特定杠桿倍數的情況，如果逐漸增加杠桿倍數，通過循環迭代，在達到預期收益或者杠桿上限時停止迭代。而這個過程中的雙重循環迭代可以通過VQE 或 QAOA 算法進行加速求解。這類問題可以為投資策略的多元量子計算金融應用白皮書 21 化投資組合方

44、案提供量子計算的二次加速效果，形成多類資產管理的快速決策依據。(二二)量子量子機器學習機器學習 1.量子機器學習算法 機器學習也是具有潛在量子優勢的領域。機器學習可以建立數據間的關系，并通過這些關系建立假設，進而對未來事件進行預測、對現有數據進行分類以及異常檢測。金融領域的這些問題都很重要，涉及資產的價格以及風險未來演變的不確定性。量子算法在原有經典算法解決問題能力的基礎上賦予了更有效、更精確的計算潛力，甚至可以達到指數級的加速。1）量子回歸算法 回歸是監督學習中的一種，即訓練一個簡單模型來逼近實值函數。在訓練過程中需要求得一組合適的參數向量，使表示數據擬合質量的損失函數最小化。近些年來，量子

45、線性回歸、量子嶺回歸、量子邏輯回歸等算法相繼被提出，這些量子算法在合理的假設條件下，使用 HHL 算法等利用量子并行性在多個狀態中同時運算，相比經典算法有指數加速效果，并展現出了量子計算的獨特優勢。14 2）量子分類算法 14 高飛,潘世杰,劉海玲,秦素娟,溫巧燕.量子回歸算法綜述J.北京電子科技學院學報,2019(4):1-13 量子計算金融應用白皮書 22 分類是將對象放置到預定義組中的過程，而在機器學習中分類的目標是使用一個由標記數據集擬合的模型來預測新數據點的標簽。分類算法主要包括線性分類方法、最近質心方法、支持向量機方法、基于神經網絡的方法等。在高維空間下，量子機器學習算法可以更好地

46、處理復雜的數據結構和關系，因此可能能有更好的分類效果。此外這些方法中使用的 HHL 等利用量子糾纏并行性的量子算法可以幫助實現平方級與指數級加速。3）量子聚類算法 聚類是根據特定的度量標準把樣本數據分割成不同的類別，使得同一個類內的數據相似性盡可能大且不在同一個類中的數據差異性也盡可能大。量子聚類算法在經典聚類算法的基礎上進行構造，其核心思想仍然是比較量子態之間的距離，同時能夠通過量子算法進行初始質心的優化。量子聚類算法能夠解決經典聚類算法在處理高維度大數據時速度慢的問題并帶來指數級的加速。4）量子強化學習 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是機器學習的方法之一，用

47、于描述和解決智能體在與環境的交互過程中通過學習策略以達成回報最大化或實現特定目標的問題。算法自動交易可以歸結為一個多期投資組合選擇問題，包括在每個階段重新平衡投資于選定資產的資本部分。Rosenberg 等人嘗試使用量子退火設備解決這一多階段優化量子計算金融應用白皮書 23 問題，以獲得最優交易軌跡15。該方法不采用任何基于策略或值函數近似的 RL 技術。由于當前量子設備的硬件限制，量子 RL 方法尚未直接應用于自動交易。然而，算法交易的組件肯定可以從量子 RL 提供的量子優勢中獲益。5）量子生成建模 生成模型(Generative Model)用于學習數據的概率分布。在有監督學習中，模型作為

48、一組輸入/標簽對被提供，并學習輸入和分類標簽之間的聯合概率分布；在無監督學習中，這些模型可以用來生成給定樣本的新數據。量子態的概率結果是可以天然對應到需要學習數據的概率分布情況，同時量子糾纏也可以很好地表示不同因子間的相關性，所以量子計算在生成模型中有著天然優勢。6）量子特征提取 特征提?。‵eature Extraction）是用于識別、提取數據集屬性的技術，對于特征的優化選擇有助于機器學習任務。量子算法可以通過計算數據集的屬性來幫助進行特征提取。通過將數據編碼到量子態，可以將低維經典數據映射到高維希爾伯特空間中，并用于識別經典算法不可見的特征16。主成分分析（Principal Compo

49、nent Analysis，PCA）是從高維數據 15 G.Rosenberg,P.Haghnegahdar,P.Goddard,P.Carr,K.Wu,and M.L.De Prado,“Solving the optimal trading trajectory problem using a quantum annealer,”IEEE JSTSP,2016.16 M.Schuld,K.Br adler,R.Israel,D.Su,and B.Gupt,“A quantum hardware-induced graph kernel based on gaussian boson sam

50、pling,”arXiv:1905.12646,2019.量子計算金融應用白皮書 24 中提取低維特征的一種廣泛使用的算法。經典的主成分分析算法復雜度對于原始數據集的維數或特征數上是多項式級別的。如果將此類經典數據映射到量子密度矩陣，則對應的量子 PCA 算法可以以指數級速度執行17。2.量子機器學習應用場景 1）序列預測 預測金融資產價格以及許多其他隨時間變化的金融權益可以建模為一個時間序列學習問題，通過給定一系列歷史價格，對未來的價格做出準確預測。每個金融資產類別如股票、債券、現金或商品可能具有不同的內部動態，而通過量子計算機加速的回歸、預測模型可以很好地處理相互關聯的大量因子，并用于預測

51、多資產類別投資組合的單日回報，如金融資產定價。深度學習算法的遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network,RNN）在時間序列預測方面越來越有效，其中利用長短期記憶人工神經網絡(LSTM)的方法尤其受歡迎，這些通用算法也逐步被用于金融資產定價。Pelger 等人18進一步表明，基于 LSTM 預測的改進模型可以實現比原始深度學習預測以及經典方法（包括 Fama-French 五因子模型）大得多的樣本外年化夏普比率。然而，與經典方法所要求的簡單參數 17 S.Lloyd,M.Mohseni,and P.Rebentrost,“Quantum principal component

52、 analysis,”Nature Physics,2014.18 L.Chen,M.Pelger,and J.Zhu,“Deep learning in asset pricing,”arXiv:1904.00745,2021.量子計算金融應用白皮書 25 校準相比，訓練復雜的神經網絡通常是一個計算量劇增的過程。參數化量子電路（Parameterized Quantum Circuit,PQC）在表達性、訓練復雜性和預測性能方面可能優于經典的變分模型。2020 年劍橋大學Bausch19的研究已經描述了使用 PQC 來形成遞歸量子神經網絡（RQNN），魯克海文國家實驗室的 Samuel 等人

53、20則研究提出了量子長短期記憶神經網絡（QLSTM）模型的改進方案。盡管對資產定價的適用性還有待研究，但這兩種方法都顯示出對特定功能的經典神經網絡的潛在改進價值。2）數據分類 由于對沖基金和投資策略的多樣性，投資者很難對此類投資工具進行分類。此外，對沖基金往往比其他類型的基金披露更少的信息。要對對沖基金進行分類，預先定義的類無法正確管理對沖基金未來的類別。因此，聚類方法如 k-means 已被用來克服這個問題，并基于對沖基金的可用特征，如資產類別、規模、費用、杠桿、流動性等。3）異常檢測 在金融風控中，債務違約及欺詐檢測十分重要。債務的違約會直接造成提供融資的金融機構貸款損失，并影響與其關聯的

54、上下游企業，產生嚴重的連鎖反應。通常，借貸方償還能力是根據歷史償還模式來計算的，而提取及利用這些信息需要合理的信用評分模型，這一點可 19 J.Bausch,“Recurrent quantum neural networks,”in NeurIPS,2020.20 S.Y.-C.Chen,S.Yoo,and Y.-L.L.Fang,“Quantum long short-term memory,”arXiv:2009.01783,2020.量子計算金融應用白皮書 26 以借助輔助特征提取的相關量子算法的計算優勢。借貸過程中，量子自然語言處理（Quantum Natural Language

55、Processing，QNLP）技術可以通過使用多個數據點來評估信用風險。例如，QNLP 可以衡量商業貸款中的借款人的態度和創業思維，也可以指出借款人一些異常的數據，并對其進行更多的審查，甚至可以幫助分析貸款過程中借款人的情緒21-22。此外，借助量子單類支持向量機等量子異常檢測算法可以直接通過訓練大量歷史數據判別新數據是否處于異常狀態，在訓練所用的貸款數據量大的情況下，量子算法的指數級加速能力具有優勢。相比傳統的評分模型及有監督學習分類，這種方法雖然缺乏解釋性，但減小了對歷史違約情況的依賴程度，并對現實中可能會產生的各種新型欺詐表現同樣較為敏感。量子波爾茲曼機、量子生成對抗網絡等生成判別模型

56、也被證明可以用于欺詐檢測，其中，變分量子玻爾茲曼機方法已被用于分類異常信用卡交易。除了貸款的信用風險評估，量子機器學習也可用于異常交易數據及銀行流水識別。量子支持向量機、量子神經網絡等量子機器學習算法可以用來預測、識別和分類觀察是否與特定類別相匹配。因此，這 21 L.Purda and D.Skillicorn,“Accounting variables,deception,and a bag of words:Assessing the tools of fraud detection,”Contemporary Accounting Research,2015.22 I.E.Fisher

57、,M.R.Garnsey,and M.E.Hughes,“Natural language processing in accounting,auditing and finance:A synthesis of the literature with a roadmap for future research,”ISAFM,2016.量子計算金融應用白皮書 27 些可以拓展到完全不同的架構下進行訓練以識別給定交易數據或銀行流水識別數據集中的某種特征類別。(三三)量子模擬算法量子模擬算法 1.量子模擬算法 1）量子蒙特卡羅模擬 蒙特卡羅（Monte Carlo）算法利用抽樣方法來逼近求解難以用

58、解析方法或數值方法解決的高維問題。經典蒙特卡羅方法已被用于推理、積分和優化場景中。量子蒙特卡羅方法利用量子疊加態的并行性，通過振幅估計（Amplitude Estimation,AE）算法實現平方級加速效果，從而降低算法時間復雜度。金融衍生產品的定價通常涉及到復雜的數學模型和隨機變量的計算，而這些計算往往無法得到精確的解析解，只能采用數值方法計算近似解。另外，金融衍生產品的種類繁多，涉及到的金融工具、市場組合和交易策略也各不相同，使得定價模型需要根據實際情況進行不斷改進和調整。大多數產品往往是通過在不確定性分布（如正態或對數正態分布）中重復多次隨機抽樣來進行數值求解，因此，蒙特卡羅方法被廣泛應

59、用。2）哈密頓量模擬 哈密頓量是與量子系統總能量有關的運算符。根據薛定諤方程可知,通過操作哈密頓量可以實現量子態的演化。在部分量子優化算法量子計算金融應用白皮書 28 中,矩陣被編碼成哈密頓量的形式,進而作用到量子態上。哈密頓量模擬（Hamiltonian Simulation）就是尋找能高效逼近目標哈密頓演化的酉演化過程,從而在有效時間內完成演化目標。通過將金融問題映射為相應的薛定諤方程或者哈密頓量，并設計特別的量子線路對此類復雜金融問題進行模擬，從而實現包括期權定價等在內的問題的求解。2.量子模擬應用場景 量子模擬可以模擬給定的隨機微分方程，主要應用于衍生品定價和風險分析兩大場景。1）衍生

60、品定價 目前，國際上量子計算在衍生品定價方面的算法研究很多，應用也非常廣，主要包括期權定價和債務抵押債券。期權定價（Option Pricing）的目標是根據潛在資產價格和其他市場變量未來波動的不確定性來源，確定期權的當前公允價值。為了對公允價值進行數值估計，生成了大量的市場變量樣本，并在此基礎上應用蒙特卡羅積分計算收益函數的期望值，這恰好可以利用量子蒙特卡羅積分平方級加速的優勢。同時，構造相應過程的哈密頓量也可以對期權價格隨時間的演化進行模擬。債務抵押債券（Collateralized Debt Obligation，CDO）是一種由貸款池和其他資產支持的衍生品，如果貸款違約，這些資產將作為

61、抵押量子計算金融應用白皮書 29 品。CDO 定價通常使用各種連接函數（copula）模型，需要通過蒙特卡羅模擬來獲得其數值解，因此也可以利用量子蒙特卡羅方法的計算加速優勢。2）風險分析 風險價值（Value at Risk,VaR）是衡量投資損失風險的統計量指標，用于量化特定時間范圍內某一金融資產或證券組合價值的可能損失程度。VaR 值作為風險度量指標目前已經被廣泛應用于風險管理、財務分析以及估算風險性資本等。通過對多個市場因素變量進行分布及相關性建模，可以得到資產組合隨這些因素變化的改變量進而得到VaR 值。這一過程通?？梢酝ㄟ^分布建模配合蒙特卡羅法實現。因此，VaR 值計算也可以利用量子

62、蒙特卡羅模擬相關算法來進行分布加載，并實現平方級別的量子加速，從而應對更高維的資產組合風險分析。表 4 部分量子計算金融應用領域 應用領域應用領域 算法列舉算法列舉 場景例舉場景例舉 量子組合優化算法量子組合優化算法 量子退火算法 投資組合優化 掉期清算 信用評分 金融危機預測 投資策略融合 量子近似優化算法 變分量子虛時演化算法 變分量子本征求解器 Grover 自適應性搜索 量子機器學習算法量子機器學習算法 量子回歸算法 序列預測 數據分類 異常檢測 量子分類算法 量子聚類算法 量子強化學習 量子生成建模 量子特征提取 量子模擬算法量子模擬算法 量子蒙特卡羅模擬 衍生品定價 風險分析 哈密

63、頓量模擬 量子計算金融應用白皮書 30 四、四、量子計算金融應用探索進展量子計算金融應用探索進展(一一)北美應用探索北美應用探索 1.美國 1）摩根大通 在金融機構中，摩根大通的量子工程團隊對量子計算的研究處于領先地位。2020 年 5 月，摩根大通的研發主管 Marco Pistoia 曾表示，“摩根大通期待與 Honeywell 在信用風險評級和欺詐偵測算法上的合作”23。2022 年摩根大通在 Honeywell 的 H1-2 離子阱芯片上實現了使用量子芝諾動力學來解決具有多個任意約束的優化問題，從而幫助解決投資組合優化問題24。此外，摩根大通還與另一家離子阱公司 IonQ 有合作，嘗試

64、解決約束性優化問題。摩根大通和 IonQ 合作實現了迄今為止最大的量子硬件約束優化演示，演示結果可以在包括金融在內的許多行業中得到應用25。2）高盛集團 高盛集團同樣很早就開始布局量子計算技術，并且是 AWS 云計 23 Swayne,Matt,“JP Morgan Chase Unleashes Honeywells Quantum Computer on Tough Fintech Problems,”The Quantum Daily,Jul.2,2020,24 Herman D,Shaydulin R,Sun Y,et al.Portfolio Optimization via Qua

65、ntum Zeno Dynamics on a Quantum ProcessorJ.arXiv preprint arXiv:2209.15024,2022.25 Niroula P,Shaydulin R,Yalovetzky R,et al.Constrained quantum optimization for extractive summarization on a trapped-ion quantum computerJ.Scientific Reports,2022,121:1-14.量子計算金融應用白皮書 31 算服務及其量子運算服務 Amazon Braket 使用商，借

66、助量子計算用來處理海量交易和數據分析。同時，高盛于 2014 年就成立了專注于量子計算研究的團隊，并且在持續開展量子計算金融應用研究工作。高盛幾年來一直與硅谷初創公司 QC Ware 合作研究量子算法在金融中的應用，比如探索如何利用量子蒙特卡洛算法來評估各種金融工具的風險和模擬價格26。2021 年 9 月 21 日，高盛、量子算法公司 QC Ware 和量子硬件公司 IonQ 宣布量子計算在金融服務業的現實應用向前邁出了重要一步。其中，IonQ 新一代采用玻璃阱技術的量子處理器與前幾代相比，在保真度和吞吐量方面的性能提高了一個數量級。QC Ware 和高盛為蒙特卡羅模擬量子化的算法已經在 I

67、onQ 量子計算機上得到演示，旨在讓企業以比現在快得多的速度評估金融風險并模擬各種金融工具的價格，從而可能改變全球金融市場的運行方式27。3）摩根士丹利 摩根士丹利持續投入對量子計算行業發展趨勢，同時也在一直積極向客戶介紹量子計算技術對于各行各業的影響并提供應對的建議。摩根士丹利認為在未來十年內，量子計算將對石油天然氣、公用事業、26 Castellanos,Sara,“Goldman Taps Startup to Explore Quantum Computing,”The Wall Street Journal,Dec.10,2019 27https:/ 32 醫藥、金融、航空航天、國防

68、、AI 和大數據等多個行業產生深遠影響。除了對量子計算行業發展的關注和研究之外，摩根士丹利也同時對量子計算金融應用的研究和探索進行進一步的研究。前摩根士丹利董事總經理 Peter Carr現在任職紐約大學金融和風險工程系主任和合作研究人員在一篇論文中提及，他們測試了量子計算機在幫助投資經理解決難題的任務中的潛力，通過多個步驟在一段時間里押注一系列資產，投資經理必須在每一步決定投資多少資產，同時將交易與市場影響的成本考慮其中28。4）富國銀行 富國銀行是一家美國跨國金融服務公司，公司總部位于加利福尼亞州舊金山，運營總部位于曼哈頓。2019 年，富國銀行的技術主管Saul Van Beurden

69、就通過與 IBM 和麻省理工學院 MIT 簽署協議，在量子計算和人工智能技術方面進行合作，開始了該銀行的量子計算風險投資。他對量子技術的態度很明確，作為與 IBM 和 MIT 交易的一部分，富國銀行加入了 IBM 的量子網絡，這是一個由財富 500 強公司、初創企業、學術機構和研究實驗室組成的社區，致力于推進量子計算和探索實際應用29。28 Rosenberg G,Haghnegahdar P,Goddard P,et al.Solving the optimal trading trajectory problem using a quantum annealerC/Proceedings

70、of the 8th Workshop on High Performance Computational Finance.2015:1-7.29 https:/ 33 5）花旗銀行 花旗集團是一家總部位于紐約市的美國跨國投資銀行和金融服務公司?；ㄆ旒瘓F將量子計算列為 2019 年值得關注的五項技術趨勢之一，因為“量子計算可以通過改進交易算法、減少欺詐、優化投資組合和管理風險來幫助徹底改變金融服務?！痹撱y行還投資了 1QBit 和 QC Ware 等量子計算軟件初創公司，花旗集團董事總經理 William Hartnett 甚至表示，量子技術將改變金融業的風險評估和交易，并評論說：“銀行現在需

71、要開始學習如何利用量子計算。30”6）GE Research 通用電氣旗下的通用電氣公司的中央創新中心-通用電氣研究所（GER）也參與到量子計算金融應用的研究當中。在 IonQ 的幫助下，GER 利用量子玻恩機有效地訓練量子線路來學習四個指數之間的相關性。從量子計算得出的預測結果在某些情況下優于經典建模方法，證實了量子相關性分析有可能在商業應用中帶來更智能的數據驅動分析和決策31。此外，新提出的優化方法有可能解決量子機器學習實踐中常見的局部最小值和梯度消失等問題，使模型得以擴展。這種改 30 https:/ Zhu D,Shen W,Giani A,et al.Copula-based Ris

72、k Aggregation with Trapped Ion Quantum ComputersJ.arXiv preprint arXiv:2206.11937,2022.量子計算金融應用白皮書 34 進展示了一種更快、更準確地進行多變量分析的方法，GER 的研究員希望這能帶來新的、更好的方法來評估主要制造過程的風險，如產品設計、工廠運營和供應鏈管理。IonQ 首席執行官兼總裁 Peter Chapman 表示：“與 GE Research 一起，IonQ 正在推動量子計算目前可能實現的目標。當必須以高精度對多個變量進行建模時，雖然經典訓練方法面臨效率低下的問題，但在我們的共同努力之下，已經

73、確定了一種新的訓練策略，它在系統擴展時也能夠實現優化量子計算結果。32”2.加拿大 2019 年 8 月份，BMO 金融集團和豐業銀行發布了與加拿大一家量子計算和人工智能創業公司 Xanadu 的合作成果一款應用于金融領域的量子蒙特卡羅算法，該量子算法有助于加速金融交易產品計算。Xanadu 在自己的量子模擬器上測試了該量子算法，仿真結果表明，當算法在量子計算機上運行時，計算速度可以加快一百或數千倍。根據 Xanadu 項目負責人 Tom Bromley 博士的說法，量子蒙特卡羅足以證明量子計算技術可以對金融領域產生巨大影響。此項研究成果使相關人員能夠預測未來幾年內的衍生品定價，并可以為實時定

74、價和大幅降低算力的電能消耗開辟道路33。32 https:/ 33“BMO Financial Group and Scotiabank Partner with Xanadu on Quantum Computing Speedups for Trading 量子計算金融應用白皮書 35 (二二)歐洲應用探索歐洲應用探索 1.英國 1）英國 NatWest 銀行 從 2018 年開始，英國 NatWest 銀行開始對量子計算能力進行測試，以解決銀行面臨的一些效率需求問題。測試中使用的硬件是富士通量子開發的量子退火芯片，而量子軟件則由 1QBit 提供，NatWest同時也是 1QBit 的投

75、資者和董事會觀察員34。該銀行表示，它正在使用量子賦能的計算能力，以傳統計算機速度的 300 倍執行任務。這種計算模式可用于幫助投資組合經理決定該銀行 1200 億英鎊優質流動性資產（HQLA）投資組合方案。NatWest和母公司蘇格蘭皇家銀行（RBS）嘗試使用量子計算進行投資組合優化并獲得了短于經典計算的運行時間。NatWest 銀行認為，量子技術也可用于優化銀行的其他投資組合和領域，如異常檢測，人工智能和軟件驗證等等35。2）渣打銀行 渣打銀行一直在密切關注這一技術可能給金融服務帶來的進步。Products,”Xanadu press release,Newswire Canada,Aug

76、.20,2019 34 https:/ White Paper The Case for Quantum and Quantum-Inspired Computing in Financial Services,Fujitsu,https:/ 量子計算金融應用白皮書 36 2017 年與美國大學空間研究協會 USRA 開展了一個聯合項目36。這個項目使用了位于加州 NASA 艾姆斯研究中心的量子計算硬件，把量子計算應用在一個包含 60 個資產的組合優化上，相比經典計算節省了一半的計算時間。3）巴克萊銀行 巴克萊銀行早在 2017 年就加入 IBM Q 網絡，并開始研究金融行業的潛在用例37。他

77、們設立了一個量子計算內部工作組，探索當今銀行業存在的幾類不同的優化問題，以找出量子計算可能面臨的一些具體實戰。作為第一步，巴克萊的量子研究者將每個優化問題轉換為簡單的抽象描述，以便對問題的算法性質進行分類。隨后檢查解決相關問題的量子算法是否已發布，確定可能構成更復雜的計算基礎的有用算法38。下一步，嘗試構建每個問題的簡化版本，使得這些問題可能在量子處理器上運行。這些具體問題涉及財富管理中的投資組合優化以及改進資本市場交易完成結算效率。IBM 與巴克萊銀行合作，研究了一 36 Walker,Owen,“Nasa says quantum computing is the future for f

78、unds,”The Financial Times,Oct.20,2019,https:/ Braine,Lee,Daniel J.Egger,Jennifer Glick,and Stefan Woerner.Quantum algorithms for mixed binary optimization applied to transaction settlement.arXiv preprint arXiv:1910.05788,2019,https:/arxiv.org/pdf/1910.05788v1.pdf.38 Crosman,Penny,“Why Banks like Bar

79、clays Are Testing Quantum Computing.”American Banker 183 136:1,2018.量子計算金融應用白皮書 37 種優化交易結算的簡單算法，即銀行通過第三方清算所進行股票交易的過程39。此外，巴克萊還繼續評估量子計算機可能破解現有經典密碼的長期威脅。這是一個日趨嚴重的問題，因此，銀行可能不得不采用可以對抗量子破解的更強大的加密技術40。4）匯豐銀行控股 匯豐銀行是英國的一家跨國銀行和金融服務機構。與其他機構一樣，匯豐銀行敏銳意識到未來幾年量子計算在風險分析、機器學習和網絡安全等領域對金融業的重要性。因此，匯豐銀行積極與其他公司和研究實驗室合作

80、，研究這種先進技術的潛力。匯豐銀行與歐洲 NEASQC 量子計算的下一代應用項目合作，在藥物發現、乳腺癌檢測、碳捕獲和能源基礎設施風險評估等多個領域開發實際用例41。該項目為期四年，項目預算為 470 萬歐元，由歐盟的地平線 2020 研究和創新計劃全額資助42。2.德國 2020 年 7 月，德意志銀行宣布即將與谷歌簽署一份多年期的合 39 Saran,Cliff,“Barclays demonstrates proof-of-concept quantum clearing algorithm,”Computer Weekly,Oct.17,2019 40 https:/ https:/w

81、ww.neasqc.eu/about-the-project/42“HSBC joins European quantum consortium,Finextra,Oct.6,2020,https:/ 38 同，雙方就改進現金流預測、風險分析和賬戶安全等方面展開密切的合作。2021 年 7 月中旬，雙方合作一年后，德意志銀行披露了一系列創新和目標，作為其與谷歌云 10 年轉型協議的一部分。技術負責人Leukert 在接受采訪時表示，在未來幾個月或者幾年內，德意志銀行將會把自己的絕大部分數據遷移到谷歌云上，并且雙方會在機器學習、人工智能以及量子計算金融服務等方面展開深層次合作，給客戶帶來全新的體

82、驗43。3.法國 1）法國巴黎銀行 法國巴黎銀行是一家跨國銀行集團，總部位于法國。此前，該銀行曾通過其風險投資部門，在 2022 年 6 月參與了量子計算公司 C12 Quantum Electronics 的 1000 萬美元種子輪融資。這說明，法國巴黎銀行已經意識到了量子計算對其業務的潛在影響，并且正在尋求盡早深入研究這項技術44。2）法國農業信貸銀行 初創公司 QuantFi 加入法國農業信貸銀行創業加速器計劃，標志著該銀行開始涉足量子技術領域。盡管同期加入這一計劃的還有多家 43 https:/ 44 https:/ 39 初創企業，但是 QuantFi 是其中唯一的量子技術公司45。

83、4.西班牙 1）西班牙銀行 西班牙銀行（CaixaBank）以創新著稱，被全球金融（Global Finance）雜志評為 2019 年最具創新性的銀行之一。為了保持技術的領先地位，CaixaBank 聯合 IBM 在兩個具體的金融案例中驗證量子計算的作用。CaixaBank 的研發部門在真實數據的基礎上構建了兩個虛擬的投資組合，包括抵押貸款組合和國債組合。該項研究的目的是驗證使用量子計算機運行量子算法來度量這些投資組合的風險，是否會改善風險評估過程。結果表明，同樣的結果用量子計算可以更快地得到。從長遠來看，使用量子計算有可能將計算時間從幾天減少到幾分鐘46。2）西班牙 BBVA 銀行 西班牙

84、第二大銀行BBVA全球研究和專利主管Carlos Kuchkovky團隊于 2018 年開始探索量子技術，作為未來幾年可能對金融業產生重大影響的顛覆性技術的一部分。他們建立了一個由量子技術專家組成的內部多學科團隊，這些專家已經開始與銀行的不同業務領域密切 45 https:/ https:/ 40 合作。2019 年，BBVA 與西班牙高級科學研究委員會 CSIC 達成了戰略聯盟，并成立了一個聯合工作組，同時還與初創公司 Zapata Computing和 Multiverse、科技公司富士通和咨詢公司埃森哲合作，啟動了六項概念驗證，研究了五個金融用例47，其目的是分析這些技術是否帶來好處，需

85、要哪些計算資源來實現改進，以及如何根據問題的維度來調整結果48。5.俄羅斯 俄羅斯聯邦儲蓄銀行 Sberbank 和俄羅斯國家原子能公司ROSATOM 子公司 Quantum Technologies 將在量子技術開發方面開展合作。根據聲明，這兩家公司將探索多種方式共同開發量子技術，成立聯合專家組以及舉辦研討會等。2017 年，Sberbank 和俄羅斯量子中心 RQC 在莫斯科的兩家分行之間開通了一條安全的量子通信線路49。2020 年 8 月，俄羅斯政府批準了由 ROSATOM 和俄羅斯量子中心制定的量子計算路線圖，這是俄羅斯第一份量子路線圖50。47 https:/ https:/ Du

86、plinskiy A V,Kiktenko E O,Pozhar N O,et al.Quantum-secured data transmission in urban fiber-optics communication linesJ.Journal of Russian Laser Research,2018,392:113-119.50 https:/www.ans.org/news/article-339/russia-builds-lab-for-developing-quantum-artificial-intelligence/量子計算金融應用白皮書 41 表 5 歐美量子計算

87、金融應用探索 區域區域 金融機構金融機構 合作對象合作對象 合作方向合作方向 美國美國 摩根大通 Honeywell、IonQ 信用風險評級、欺詐偵測、投資組合優化 高盛集團 AWS、QC Ware、IonQ 海量交易、數據分析、金融工具風險、模擬價格 摩根士丹利 投資組合優化 富國銀行 IBM、MIT 風險投資 花旗集團 1QBit、QC Ware 風險評估、交易 GER IonQ 優化 加拿大加拿大 BMO 金融集團 Xanadu 量子蒙特卡羅 英國英國 NatWest 銀行 1QBit 投資組合優化、異常檢測，人工智能和軟件驗證 渣打銀行 USRA 組合優化 巴克萊銀行 IBM 優化交易

88、結算、抗量子破解 匯豐銀行 NEASQC 風險分析、機器學習、網絡安全 德國德國 德意志銀行 谷歌 現金流預測、風險分析、賬戶安全 法國法國 法國巴黎銀行 C12 Quantum Electronics 法國農業信貸銀行 QuantFi 西班牙西班牙 CaixaBank IBM 抵押貸款組合、國債組合 BBVA 銀行 CSIC、Zapata Computing 計算資源改進 俄羅斯俄羅斯 聯邦儲蓄銀行Sberbank 俄羅斯國家原子能公司 ROSATOM 量子通信(三三)亞太應用探索亞太應用探索 1.中國 近年來，量子科技發展突飛猛進，已成為新一輪科技革命和產業變革的前沿領域。在此背景下，國內

89、的銀行等金融機構紛紛加快與量子科技企業及金融同業的攜手合作，聯合展開了量子科技在金融領域的研究應用。量子計算金融應用白皮書 42 1）量子計算金融行業應用生態聯盟 2021 年 4 月，本源量子牽頭成立了量子計算金融聯盟，現已簽約入盟單位包括建信金科、中金公司、東方證券、銀聯商務、建銀國際、中國民生銀行、中信銀行、太平洋財險、華安期貨、易鈞科技等十余家銀行、證券、保險、金融科技公司。該聯盟宗旨是共建平臺、共同發展、協同創新，匯聚國內金融行業的合作伙伴，利益共享、合作共贏51。2）中國國際金融股份有限公司 2022 年 5 月，中國國際金融股份有限公司與本源量子聯合申報了中國證券業協會 2022

90、 年重點課題量子計算機在期權定價的應用研究，并在此方向上進行持續性投入52。3）建信金科 2020 年 6 月，中國建設銀行旗下建信金融科技有限責任公司（簡稱“建信金科”）正式設立量子金融應用實驗室。目前，建信金科已在量子計算和量子安全等領域取得了初步進展，在建行金融場景中探索后量子密碼算法應用潛力，牽頭起草國內首個后量子密碼應用金融行業標準，并聯合本源量子、建信基金等合作伙伴發布業內首批量子計算金融應用算法，包括“量子期權定價算法”與“量子風險價值計量算 51 http:/ 52 http:/ 量子計算金融應用白皮書 43 法”，聚焦金融市場與風險管理，實現了國內金融領域對量子計算指數級加速

91、能力嘗試，填補了國內在該領域的研究空白53。同時，建信金科已成功研發“量子貝葉斯網絡算法”、“量子投資組合優化算法”等算法，積極推進量子計算金融云平臺研制。4）中信銀行 2021 年 9 月中信銀行股份有限公司合肥分行與本源量子達成戰略合作，加入本源量子計算金融行業應用生態聯盟。根據協議，雙方將基于本源量子的量子計算硬件和軟件等技術生態平臺，共同開展量子計算機原型、量子軟件和量子算法等業務的研究開拓工作，充分發揮各自技術優勢，在量子計算領域開展全方位、長期、逐步推進式的合作54。5）民生銀行 2021 年 6 月，由安徽銀保監局、省地方金融監管局、省科技廳和合肥市人民政府聯合主辦的 2021

92、年科技創新金融服務合肥專場對接會在安徽創新館全球路演中心順利舉行。合肥本源量子計算科技有限責任公司與中國民生銀行順利簽約，簽約金額達 5 億元55。6）新華財經 2021 年 1 月，由本源量子聯合新華社旗下中國經濟信息社新華 53 https:/ 54 http:/ 55 http:/ 量子計算金融應用白皮書 44 財經共同發布的“量子金融應用”正式在新華財經 App 上線，接入傳統手機端并與主流金融信息平臺合作，也是國內量子計算金融應用與真實量子計算機結合向大眾提供應用服務，是量子計算應用落地民用化的重要一步56。7）本源量子 本源量子是同時掌握超導與半導體雙體系量子計算機全棧式開發的科研

93、公司。本源量子在量子計算金融應用層面不斷探索與開發，相繼發布用于金融概率預測、網絡監控和故障溯因的量子貝葉斯算法應用，通過優化因子選擇幫助識別金融風控領域企業債務違約行為的量子 mRMR 算法 QmRMR，專門適用于分析期權等金融衍生品定價的開發者工具，且包含亞式期權、一籃子期權以及障礙期權等奇異期權定價功能以及衍生品定價 API、衍生品定價 SDK 以及衍生品定價的本源量子期權計算器57。與此同時，本源量子與建信金科、中信銀行等金融團隊深度合作，共同探索量子計算在資產和風險管理、高頻交易和欺詐檢測等方面的深度應用。8）圖靈量子 圖靈量子是同時掌握光量子芯片和光量子計算核心技術的科研公司。圖靈

94、量子把量子計算賦能金融科技作為一個核心應用方向，緊 56 https:/ 57 http:/ 量子計算金融應用白皮書 45 密圍繞“降低系統性金融風險、發展普惠金融”的行業目標，在一系列金融場景中展示量子計算的應用。例如量子算法帶來更準確的衍生品定價，量子優化更高效地解決匯率套利、交易清算、投資組合管理等各種金融優化問題，量子機器學習更快速準確地實現信用違約、欺詐等風險預測。目前，圖靈量子已與中國銀行、招商銀行等多家銀行達成戰略合作，共同推進量子計算在金融中的深度應用，提供一系列量子計算應用模塊產品和商用服務，為金融穩定發展保駕護航58。9）啟科量子 啟科量子在傳統金融領域和新興金融科技領域都

95、有著自己獨有的技術和多項應用59。在傳統金融領域，利用量子優化算法和量子機器學習對投資策略、期權定價、投資組合優化、風險預估和時序預測等方面都有實際應用，尤其在投資策略上開發了獨有的量子二次加速算法，能融合 alpha 策略、beta 策略和 all-weather 等經典策略的多元化的投資組合，提升了資產管理的效率，目前在 x86 架構上期權定價能比傳統計算快 5%。未來，啟科量子還將在國產架構上實現量子優化算法，推動量子算法及量子計算金融應用在信創產業落地應用，保障自主可控的信創戰略。10）玻色量子 58 https:/ 59 https:/ 量子計算金融應用白皮書 46 玻色量子專注于光

96、量子計算，致力于推進可擴展、可編程的光量子計算平臺研發和量子計算應用落地。玻色量子與華夏銀行等公司共同對量子計算在金融領域內的應用原理與場景進行了研發和探索，并驗證量子 QAOA 算法優越性。玻色量子與光大科技、北京量子信息科學研究院聯合發布了“天工經世量子計算量化策略平臺”，該平臺基于玻色量子的相干量子計算（CIM）技術，高速解決了投資組合配比的優化問題，并與光大科技聯合研究了量子計算在信用評分場景應用，改進金融數據預處理方式。2.日本 1）日本郵政銀行 日本郵政銀行股份有限公司是一家總部位于東京的日本銀行。2019 年，日本郵政與專注于化學技術工業產品的東麗工業公司和從事量子計算機軟件開發

97、技術的初創公司 A*Quantum 合作，在項目中優化卡車調度以實現運輸交付。日本郵政還與富士通實驗室合作進行示范實驗，并使用數字退火器優化運輸網絡60。2）三菱日聯金融集團 為了在快速發展的金融服務行業中保持競爭力，三菱日聯銀行（MUFG）于 2018 年啟動了三菱日聯金融重新構想戰略，旨在通過 60 https:/ 47 使用數字技術實現業務轉型，最終 MUFG 找到了 IBM 進行數字化合作。IBM 和東京大學已經啟動了量子創新計劃聯盟（QIIC），三菱日聯金融集團和日本銀行瑞穗銀行與東芝、日立、豐田和三菱化學一起加入了這一聯盟。3.澳大利亞 2017 年，澳大利亞聯邦銀行、Telstr

98、a、聯邦政府、新南威爾士州政府和新南威爾士大學共同參與了澳大利亞第一家量子計算創業公司 Silicon Quantum Computing（SQC）總額 8300 萬美元的風險投資。SQC 是利用硅進行量子計算硬件開發的公司，致力于商業化新南威爾士大學量子計算和通信技術卓越中心研究成果。同時，澳大利亞聯邦銀行還和量子計算創業公司 QxBranch 合作建造量子模擬器軟件系統。這套量子模擬器使用戶能夠開發用于關鍵財務運營的應用程序，包括風險管理、交易、投資組合管理、分析和安全性等內容，幾乎涉及金融業務的所有領域61。五、五、量子計算金融應用趨勢與建議量子計算金融應用趨勢與建議(一一)量子計算金融

99、應用趨勢量子計算金融應用趨勢 量子計算在金融領域的發展已經進入含噪聲中型量子計算應用探索示范階段，隨著量子技術的不斷成熟，量子計算在金融領域的商 61 https:/ 48 業可能性將進一步提高，量子計算還將帶來更多在銀行和金融領域應用的機會。在數字化、信息化、網絡化和智能化的未來時代，量子計算將與大數據處理、機器學習、人工智能及云服務深度融合。量子計算解決算力問題；大數據處理、機器學習、人工智能解決金融算法的高效性和準確性問題；云平臺提供“量子金融”遠程服務模式。隨著金融行業應用場景多樣性的增加、復雜性的增高以及處理問題的算力要求提升，量子計算在金融行業的優勢將會愈發明顯?？梢灶A見的是，隨著

100、國家各項支持政策的出臺和落實，以及量子計算軟硬件的持續進步，量子計算將對金融行業和科技發展產生深遠的影響，量子計算金融也必將呈現廣闊的發展前景?；诹孔佑嬎愕膰H合作日益密切，隨之而來的國際競爭也必將更加激烈。隨著覆蓋更多場景的量子計算金融應用算法的不斷面世，具有普惠性、穩定安全性、節能高效性等特點的實用化的量子計算金融應用會逐漸落地。一批科研能力強、技術水平高、實踐經驗豐富、社會影響好、經濟價值高的量子計算金融上市企業和科技創業公司將會涌現，推動量子計算和量子計算金融相關產業規模不斷壯大?？傊?，含噪聲中型量子計算目前已經在金融領域進入了應用探索示范階段。相信隨著量子技術的不斷成熟，量子計算在

101、金融領域的商用可能性將進一步提高，量子計算可惠及銀行及金融機構的潛力也會量子計算金融應用白皮書 49 迅速增加。伴隨量子計算研究的三個階段，量子計算金融整體市場發展也預計呈現出三個趨勢，如圖 3 所示。圖 3 量子計算金融發展趨勢預測 第一個趨勢是在含噪聲中型量子計算（NISQ）環境下探索量子計算金融應用，采用經典與量子混合計算的方式，實現實用化的量子計算金融應用落地。在此趨勢下金融機構應積極推動量子計算布局與合作，研究熱點方向是投資組合優化等問題。第二個趨勢是在千位量子比特數和完備量子云服務環境下探索量子計算金融應用，由于此時量子計算軟硬件已經發展并達到一定的高度，該階段金融領域的量子優勢顯

102、現，熱點研究方向將包括風險預測和評估等。第三個趨勢是在上萬位量子比特數環境下探索量子計算金融應用，該階段金融領域的量子優勢將廣泛凸顯，由此帶來的巨大經濟效益和社會價值將迅速推動量子計算覆蓋整個金融領域。量子計算金融應用白皮書 50 (二二)量子計算金融應用建議量子計算金融應用建議 加快量子計算在金融領域的應用探索和實際部署，需要在量子計算產業生態建設、量子計算金融科技生態培育、量子計算金融應用場景挖掘和量子計算與金融復合型人才培養等方面進一步推動。1.建設金融領域高效安全的量子計算產業生態建設金融領域高效安全的量子計算產業生態 金融業是關系社會穩定和人民福祉的重要領域，也是國際社會展開全方位競

103、爭的技術高地。在當前的世界局勢下，中國在芯片等高新技術領域面臨諸多挑戰，利用量子技術建設更高效更安全的金融系統，是國家金融安全的重要保障。開展金融領域量子計算全產業鏈的建設，對于我國的獨立自主和科技發展都具有非常重要的意義，對于產業升級、經濟發展、民生就業都具有十分重要的促進作用。量子計算和量子計算金融從業者、量子計算產業鏈上下游企業應當不懈攻關，不畏困難，共建高效安全健康的量子計算產業生態。2.構建內外結合的量子計算金融科技生態構建內外結合的量子計算金融科技生態 金融機構需要持續跟蹤量子計算金融新進展，既要關注量子計算技術對金融業的巨大應用潛力，也要防范量子計算技術對金融業生態和安全的沖擊挑

104、戰。目前，量子計算在金融行業的應用場景已經涵蓋了銀行存貸業務、證券交易業務、金融衍生品業務、投資組合管理、風險控制與分析、反欺詐檢測等領域。實用化量子計算機可能威脅到量子計算金融應用白皮書 51 現代密碼技術，這對金融穩定和隱私安全有著深遠的影響。此外，量子優越性對于高頻交易、信息加密等領域也會產生比較大的沖擊。金融機構可以通過內部研究、外部合作、聯盟等方式開展量子計算金融工作。由于金融數據在保密性和安全性方面具有較高要求，大型金融機構可以考慮建立自己的量子計算金融人才隊伍，和專業量子計算公司進行合作以保證在技術、信息等方面的領先性。此外，積極推動量子計算金融聯盟有助于建立中國的量子計算金融標

105、準，提高在國際量子計算金融領域的話語權。目前，國內已有中國計算機學會（CCF）量子計算專業組、中國通信學會（CIC）量子計算委員會、本源量子計算產業聯盟（OQIA）、北京金融科技產業聯盟（BFIA）量子技術專業委員會等組織。3.挖掘量子計算的實際金融應用場景挖掘量子計算的實際金融應用場景 量子計算金融不是無米之炊、無源之水，量子計算金融行業的發展離不開實際金融業務場景的需要。量子計算金融是利用量子計算技術處理和解決實際場景中的金融問題面臨的海量數據、復雜模型、困難問題的優化和求解瓶頸。挖掘實際金融應用場景需要各個金融機構以自身業務為導向，以量子算法為基礎，廣泛調研與深入思考，找到合適的具體落地

106、應用，以促進金融領域健康發展。4.加快量子計算與金融復合人才培養加快量子計算與金融復合人才培養 量子計算金融的發展需要人才作為支撐，尤其是掌握量子計算和量子計算金融應用白皮書 52 金融知識的復合型人才，加快人才培養才能在量子計算技術的飛速發展中保持競爭力。量子計算金融人才培養需要校、研、企多方合作，學校開設量子信息專業培養學生必備的數理基礎素養，科研團隊提供量子算法等專業知識，金融機構和量子計算公司提供切實的金融實踐機會。作為新興的交叉領域，量子計算金融人才的培養具有長期性和滯后性的特點，這需要金融機構和量子計算公司拓寬量子計算金融人才的選拔機制，不拘一格選拔人才。量子計算金融人才的孕育和成長，離不開良好的量子計算金融生態。這要求各金融機構、高校、科研院所、量子計算公司合作共建良好生態，制定完善的量子計算金融行業標準，明確量子計算金融人才的評價標準，提供更好的量子計算金融人才發展規劃。