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投资组合优化是金融领域的核心问题，旨在通过资产的最优配置实现收益最大化与风险最小化。该问题可表述为二次无约束二值优化（QUBO）问题——一类NP难问题。量子计算相较经典方法具有更高效求解此类问题的潜力。该研究团队采用变分量子本征求解器（VQE）处理投资组合优化问题，为提升获得高质量解的收敛概率，提出使用加权条件风险价值（WCVaR）作为成本函数，并采用协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）作为优化器。实验基于吴越量子人工智能平台进行经典模拟，结果表明WCVaR与CMA-ES的组合能有效提升投资组合优化问题的求解性能。