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金融市场波动的精准预测对风险管理、期权定价和投资组合优化至关重要。传统计量经济学模型与经典机器学习方法在处理金融时间序列固有的非线性和非平稳特性时面临挑战。近年来，量子计算的快速发展为复杂优化和采样问题提供了新的解决范式。本文提出了一种创新的混合量子-经典计算框架，旨在将经典神经网络强大的表征能力与量子模型的独特优势相结合。针对金融市场波动预测这一具体任务，该研究团队基于此框架设计并实现了一个混合模型，该模型将长短期记忆网络（LSTM）与量子电路玻恩机（QCBM）相结合。其中LSTM负责从历史时间序列数据中提取复杂动态特征，而QCBM作为可学习的先验模块，为模型提供高质量的先验分布以指导预测过程。该工作在上证综指和沪深300指数两个真实金融数据集（包含5分钟高频数据）上进行了评估。实验结果表明，相比纯经典的LSTM基线模型，该混合量子-经典模型在均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和QLIKE损失等多个关键指标上均展现出显著优势，证实了量子计算在增强金融预测模型性能方面的巨大潜力。更广泛地说，所提出的混合框架提供了一种灵活架构，可适配于其他涉及高维、复杂或非线性数据分布的机器学习任务。