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最近，有研究人员提出将投资组合优化作为量子优化技术的潜在应用场景。然而，现有文献缺乏系统性的基准测试来量化量子计算机在该领域的实际潜力。该工作填补了这一空白：研究团队通过计算实验，将量子优化方法与最先进的经典算法置于真实市场数据构成的标准测试集（含250个实例，最多包含1000种实际股票资产）中进行对比。特别针对一类被证实对经典求解器具有挑战性的投资组合优化变体问题，研究人员比较了量子退火算法、量子近似优化算法与经典混合整数规划、模拟退火、最速下降局部搜索、禁忌搜索及定制启发式算法的表现。结果表明，所有测试实例均能在数秒内被混合整数规划方法求得理论最优解，且定制启发式算法在固定运行时间下始终优于量子方法。基于此，该研究认为量子计算在投资组合优化领域获得显著优势的可能性极其有限。