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我们开发了在 Heston 模型（一种流行的随机波动率模型）下为亚式期权和障碍期权定价的量子算法，并在典型市场条件下的实例中估算了它们的成本（以 T 计数、T 深度和逻辑量子比特数表示）。这些算法基于将成熟的随机微分方程数值方法与量子振幅估计技术相结合。具体而言，我们通过经验表明，尽管弱欧拉方法很简单，但它在此任务中达到了与更著名的强欧拉方法相同的精度水平。此外，通过消除准备高斯态的昂贵程序，基于弱欧拉方案的量子算法比基于强欧拉方案的量子算法的效率要高得多。我们的资源分析表明，随机波动下的期权定价是量子计算机的一个有前途的应用，并且我们的算法使得在金融应用中实现实际量子优势的硬件要求比现有技术更低。
量子计算机上随机波动下的期权定价
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