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多资产篮子期权的精准高效定价是一项重大挑战，尤其在处理复杂的现实世界数据时。该研究探索了量子增强不确定性模型在金融期权现实数据定价中的作用。具体而言，该工作采用量子振幅估计算法，分别分析了在固定资产数量时改变不确定性量子比特数的影响，以及在固定不确定性量子比特数时改变资产数量的影响。为全面评估性能，研究人员建立并验证了混合量子-经典对比框架，将量子方法与经典蒙特卡洛模拟和布莱克-舒尔斯模型进行基准测试。除单纯计算期权价格外，该团队重点研究了计算精度与资源消耗的平衡关系，揭示了量子方法在不同问题规模下的潜在优势与局限性。这些成果有助于理解量子金融方法的可行性，并为混合量子-经典工作流中的资源优化配置提供指导。