金融领域， 交易和投资组合管理中的组合优化问题复杂度呈指数级增长，量子计算机得益于高性能的计算能力，有潜力找到比经典机器更快、更精确的解决方案。随着量子计算的发展，量子计算在金融服务领域的目标预测、交易优化和风险分析等方面将大放异彩。

今年，汇丰银行和IBM宣布，双方将合作探索量子计算在金融服务中的应用。汇丰银行将探索使用量子计算进行定价和投资组合优化应用，在推进汇丰银行净零目标的同时，提升识别和解决欺诈行为等能力从而降低风险。

美国量子公司QC Ware与拉丁美洲最大的银行Itaú Unibanco同期也宣布了银行业量子算法合作开发的首批成果，这项长达四个月的合作目标是探索量子计算是否有助于保留客户。QC Ware开发了量子机器学习算法，提高了目前预测客户流失模型的准确性。合作的持续目标是了解量子算法的优势，帮助Itaú Unibanco准备好在银行业全面部署量子解决方案。

01 量子计算与金融

随着手机银行、各类支付平台、理财、网贷等数字化金融服务普及，基于安全可靠性的差异化金融服务对计算能力提出了更高要求。量子计算在此领域的多项业务中，已表现出非凡的商用潜能，具体涵盖资产和风险管理、高频交易、欺诈检测、金融工程等方面。

02 本源量子金融应用

本源量子围绕金融领域应用场景，推动量子生态的构建及其与金融产业的协同发展，一直在探索量子计算在金融场景中的应用。

在量子期权定价应用中，用户使用量子振幅估计相关算法，可快速获得一个高置信度的预估价格；

通过量子期权策略应用，用户可直接使用量子线路对各种类单标的期权策略的收益函数进行统一处理并运算；

利用量子贝叶斯网络应用，可以在金融行业的股价预测、互联网信息安全、系统异常监控等领域进行金融概率预测、网络监控和故障溯因等；

VaR 值应用可以计算给定置信水平下持有资产的预期最大损失量，用户可提前规避金融风险；

在投资组合优化应用中，用户通过自行选定股票组合、投资风险偏好，便可得到最优投资组合。

03 本源量子金融成果落地案例

• 建信金科

量子金融算法：开发出了VaR值计算和量子期权定价两种金融应用算法；

量子金融应用基地：技术研究、人才培养、产学研项目、金融应用、金融标准制定。

• 中信银行

引入量子计算实现的量子贝叶斯网络，完美继承贝叶斯网络已有的功能，而且能够充分发挥量子计算的优势，大幅降低计算复杂度，并支持更大规模的模型。

• 新华财经

新华财经APP平台集成量子金融应用算法集合，向高端金融从业用户群体展示量子算法优越性。

04 相关回顾

2021年2月， 本源量子携手建信金科共建量子金融应用实验室，并以建信基金场景为依托，推出国内首批量子金融应用——“量子期权定价应用”和“量子VaR值计算应用”，是国内金融领域对量子计算加速能力的首次尝试，实现了我国量子金融行业算法从0到1、量子金融应用从无到有等多方面多层次的突破。

2021年4月， 本源量子联合建信金科、中金公司、东方证券、银联商务、建银国际成立了全国首个量子金融产业联盟，目前中信、民生等金融机构相继加入，共同探索量子计算在金融领域的应用研究。同月，本源量子与中国科学技术大学国际金融研究院、中国建设银行联合主办全国首届量子金融创新赛道班，吸引了来自全国十余家金融头部企业的参与，从理论到实践全面赋能，为金融行业培养量子计算应用创新人才。

2021年6月， 本源量子正式推出金融概率预测、网络监控和故障溯因新工具——量子贝叶斯算法应用程序，填补该领域从前瞻研究到实际应用的空白。

2021年底， 本源量子研究团队在金融领域中投资组合优化方向的研究工作取得新进展，并在本源量子云平台上线了基于该研究进展的量子金融应用——投资组合优化应用。该研究成果可快速从所有投资组合中找到给定风险偏好下的最佳收益组合，将进一步拓宽量子计算在金融领域的使用场景。

2022年1月， 本源量子团队利用量子线路加速无监督的One-Class SVM异常检测算法并应用于检测金融领域的异常行为，该量子异常检测算法基于量子计算的并行性原理，可快速分析识别金融风控领域企业债务违约行为，相比传统检测方法更为快速、有效。同月，由本源量子联合新华社旗下中国经济信息社新华财经共同发布的“量子金融应用”正式在新华财经App上线。这是我国量子金融应用首次接入传统手机端并与主流金融信息平台合作，也是国内量子金融应用与真实量子计算机结合后首次面向大众提供应用服务，是量子计算应用落地民用化的重要一步。

2022年5月， 本源量子团队将量子支持向量机运用到股票的振幅预测、多因子选股模型等金融领域的实际场景并完成算法验证，研发的量子支持向量机（QSVM）相较经典支持向量机（SVM）有指数级加速效果，同时经测试发现该应用分类预测效果也非常优秀。这一研发成果将进一步推动量子优势的运用，也证明了量子支持向量机在金融领域拥有极为广泛的应用前景。

2022年6月， 本源量子研究人员采用变分量子算法，对6只证券进行实证分析。该方法考虑了在含噪中等规模量子计算(NISQ)时代的硬件条件以及现有量子芯片的拓扑结构的同时，还可以实现对证券规模较大的投资组合优化问题进行优化求解。研究得出，该方法可以使人们获得最优资金分配比例，从而达到收益最大同时风险最小。同时考虑现实证券交易存在最小单位，人们无法以任意精度的投资占比来进行投资，因此本源量子团队考虑可以采用Grover适应性搜索算法（GAS）以更贴近现实投资情形的方式来加速解决该问题。

同月本源量子团队发布量子mRMR算法（QmRMR），加速分析识别金融风控领域企业债务违约行为。在筛选预警模型中有效指标时，团队利用量子近似优化算法（QAOA）对全局最优指标的选取进行平方级加速，改进了最大相关最小冗余（mRMR）算法，这一方法大大减少了债务监测中的冗余分析指标，将成功降低预测债券违约模型中的过拟合风险。

量子计算正在以惊人的速度发展，本源量子将持续发力量子金融，助力中国金融行业科技发展，并将运用量子计算尝试在不同行业领域解决对应的问题，研制出行业领域的专用量子计算机。

05 相关方案咨询

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