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货币套利利用不同货币对之间汇率的价格差异，获取无风险利润。该过程涉及多笔交易，而转瞬即逝的价格差异要求对庞大的解空间进行实时高速计算，这对经典计算提出了挑战。在本研究中，该团队通过添加简单循环约束条件，构建了一个增强的货币套利数学模型，这些约束条件能确保交易周期的有效性，并消除冗余或不可行的子结构。为求解该模型，研究人员测试了多种求解器的性能，包括量子退火（QA）、基于量子门的变分量子算法（如自适应成本编码的ACE算法），以及经典求解器（如Gurobi）和经典元启发式算法（如禁忌搜索TS）。该工作提出了一种经典的多比特交换后处理方法，以改进ACE算法生成的解。通过使用真实货币汇率数据，该研究团队从套利利润和执行时间这两个关键性能指标对这些方法进行了比较。研究结果揭示了量子方法在实时金融应用场景中当前的能力与局限性。