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商品描述
本書總結了國內外量子金融算法的發展歷程和最新進展，基於多年量子金融的探索研究與實踐，提出了運用量子金融算法的方法論與解決範式，為金融業實踐量子信息技術提供經驗參考，有利於落實國家與央行量子科技戰略規劃，培養專業量子金融人才，普及量子金融概念，促進量子金融應用的發展。本書包括量子金融概述、量子計算基礎、量子優化算法、量子隨機建模算法、量子機器學習算法、未來挑戰與建議等內容。
目錄大綱
第1部分 量子金融基礎
第1章 量子金融概述 3
1.1 量子信息技術概述 4
1.1.1 總體概述 4
1.1.2 經典計算 5
1.1.3 量子計算 7
1.1.4 量子計算機 9
1.2 量子金融現狀 9
1.3 量子金融發展趨勢 12
第2章 量子計算基礎 15
2.1 量子比特 16
2.2 量子邏輯門 17
2.2.1 單比特量子門 18
2.2.2 雙比特量子門 18
2.2.3 三比特量子門 19
2.3 量子計算機硬件 20
2.3.1 超導量子計算 22
2.3.2 離子阱量子計算 22
2.3.3 半導體量子計算 23
2.3.4 光量子計算 23
2.3.5 中性原子量子計算 24
2.3.6 拓撲量子計算 24
2.4 量子計算雲平臺 25
2.5 基礎量子算法 27
2.5.1 量子相位估計算法 29
2.5.2 Grover算法 30
2.5.3 量子振幅放大算法 34
2.5.4 量子振幅估計算法 36
2.5.5 疊代量子振幅估計算法 38
2.5.6 變分量子算法 40
2.5.7 量子退火算法 41
2.5.8 量子行走算法 43
2.5.9 Shor算法 44
2.5.10 HHL算法 46
第2部分 量子金融算法
第3章 量子優化算法 53
3.1 現代投資組合優化模型 57
3.1.1 Barra模型 58
3.1.2 Black-Litterman模型 59
3.1.3 風險平價模型 60
3.2 量子退火算法 61
3.3 Grover適應性搜索算法 63
3.4 量子近似優化算法 66
3.5 金融場景應用 69
3.5.1 投資組合優化 69
3.5.2 互換交易 72
3.6 擴展閱讀 73
第4章 量子隨機建模算法 77
4.1 量子蒙特卡羅算法 80
4.2 微分方程數值解的量子算法 83
4.2.1 基於量子線性系統的算法 84
4.2.2 變分算法 85
4.3 金融場景應用 86
4.3.1 期權定價 86
4.3.2 債務抵押債券定價 90
4.3.3 風險價值估計 92
4.4 擴展閱讀 94
第5章 量子機器學習算法 97
5.1 量子聚類算法 101
5.2 量子分類算法 103
5.3 量子人工神經網絡 106
5.4 量子卷積神經網絡 109
5.5 量子貝葉斯網絡 111
5.6 金融場景應用 115
5.6.1 金融風險分析 115
5.6.2 銀行智慧運營場景 117
5.6.3 金融市場預測 118
5.7 擴展閱讀 119
第3部分 量子金融展望
第6章 未來挑戰與建議 123
6.1 量子金融發展面臨挑戰 124
6.1.1 硬件瓶頸 124
6.1.2 算法瓶頸 125
6.1.3 業務瓶頸 127
6.2 量子金融發展建議 128
6.3 潛力技術展望 129
6.3.1 後量子密碼 129
6.3.2 量子貨幣 130
6.3.3 量子人工智能 131
附錄A 中國計算機學會首屆“司南杯”量子計算比賽（金融賽道）題目解析 133
A.1 比賽題目 134
A.2 擬二進制QAOA算法（特等獎方案） 135
A.2.1 範圍約束離散模型 135
A.2.2 擬二進制編碼 136
A.2.3 混合算子 137
A.2.4 精度疊代算法 139
A.2.5 模擬實驗 139
