量子科技中心_量科网

投资组合优化是金融决策的基石，传统上依赖经典算法来平衡风险与收益。量子计算的最新进展提供了一种前景广阔的替代方案——通过利用量子算法高效探索复杂解空间，在高维场景中可能超越经典方法。但传统量子方法通常假设量子比特与变量（如金融资产）存在一一对应关系，这在当前硬件限制下严重制约了基于门电路的量子系统适用性。因此，实际场景中仅能使用类量子退火方法。该工作展示了如何通过为每个量子比特分配多个变量，将基于门电路的可变分量子算法应用于现实投资组合优化问题。具体而言，研究人员解决了涉及250多个变量的案例，将代表真实股市的市场图迭代分割为高度关联资产的子组合。与传统变分方法相比，该方案显著提升了可扩展性，为量子增强金融应用开辟了新路径。