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该论文研究了量子生成对抗网络（QGANs）在股价预测中的应用。金融市场具有固有的复杂性，其高波动性和错综复杂的模式往往超出传统模型的捕捉能力。QGANs通过结合生成模型的优势与量子机器学习技术，利用量子计算的强大能力提供了一种创新方法。研究团队开发了专门用于股价预测的QGAN模型，并使用历史股市数据评估其性能。结果表明，QGANs生成的合成数据能高度模拟真实市场行为，从而显著提升预测准确性。该实验采用股票指数价格数据及AWS Braket SV1模拟器来训练QGAN量子电路。相较于传统长短期记忆网络（LSTM）和GAN模型，这种量子增强模型在收敛速度和预测精度方面均表现更优。该研究标志着量子计算融入金融预测领域的重要进展，在速度与精度方面展现出超越传统方法的潜在优势。这些发现对寻求先进市场分析工具的交易员、金融分析师及研究人员具有重要启示意义。