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量子技术的持续发展推动着各领域对其潜在应用的深入探索。在定量金融这一极具前景的领域，金融衍生品定价这一核心难题传统上通过蒙特卡洛积分技术解决。该工作提出了两种混合经典-量子方法来解决期权定价问题：这些方法基于参数化量子电路（PQCs）的量子机器学习模型输出，通过重构统计分布的傅里叶级数表征实现。研究人员分析了数据规模和PQC维度对性能的影响，并采用量子加速蒙特卡洛（QAMC）作为基准，从计算成本和傅里叶系数提取精度两方面定量评估所提模型。数值实验表明，所提方法实现了卓越的精度，成为衍生品估值领域具有竞争力的量子解决方案。