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金融领域的许多重要任务通常依赖于复杂且耗时的计算。量子技术的快速发展提出了一个问题：量子计算是否可以比传统计算更有效地解决这些任务。本论文通过使用商用量子资源解决均值方差投资组合选择模型的不同大小问题实例，研究了量子计算在金融领域的潜在用途。实验采用了基于门的量子计算机和量子退火，这是实现量子计算机的两种主要技术。为了解决基于门的量子计算机上的均值方差优化问题，该模型被公式化为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，然后将其用作最大的量子计算即服务 (QCaaS) 平台上可用的量子资源的输入，IBM Quantum Lab、Microsoft Azure Quantum 和 Amazon Braket。为了使用量子退火解决问题，采用了服务 D-Wave Leap 上提供的混合量子经典求解器，它将均值方差模型的约束二次形式作为输入。问题实例也在该模型的 QUBO 形式上以经典方式求解，其中结果作为量子资源性能的基准。结果基于三个性能指标进行评估：求解时间、解决方案质量和求解成本。研究结果表明，基于门的量子计算机还不够成熟，无法始终找到最佳解决方案，计算时间长且成本高昂。此外，使用基于门的量子计算机并非毫无问题，大多数量子计算机甚至无法完成任务。另一方面，量子退火表现出更高的成熟度，混合求解器能够快速准确地进行优化，即使对于非常大的问题实例也是如此。使用混合求解器的结果证明了对量子退火的进一步研究是合理的，以更好地了解该技术的能力和局限性。结果还表明，量子退火已经达到了一定的成熟度，它有可能对金融机构产生重大影响，创造使用传统计算无法获得的价值。
量子计算对金融领域的影响
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