银行量子金融系统应用架构设计

量子金融学（亦称Financial-Quantum学派, 简称为Fin-Q）, 特别指述量子科技在金融行业的具体应用。

当前，在量子科技领域中，量子保密通信、量子随机数生成技术和量子计算技术发展最为迅速。这些领域的研究者们已实现了多项具有里程碑意义的技术突破，并获得了相关的商用产品认证。本文主要围绕上述三个典型方向展开论述：一、综述国内外研究进展；二、探讨其在金融行业的应用前景。

量子保密通信****

自1984年量子密钥分配协议BB84提出以来,量子保密通信经历了理论奠基、理论与实验独立发展、理论与实验融合以及网络化应用推广四个阶段。在实际应用进展方面,我国处于该技术领域的领先地位,与美国、欧盟、日本等主要发达国家和地区平分秋色,共同占据该技术领域的制高点位置。2005年,美国政府机构联合高校及企业共同建设了全球首个密钥分发网络系统;2008年,欧盟启动并完成了第一个搭载信任中继装置的量子密钥分发测试网络系统;2009年,日本国家情报通信研究机构联合国内外多家企业,在全球范围内完成了首个城域量子通信网络系统的建设;我国于2013年开始规划建设 Quantum Communication Expressway from Beijing to Shanghai (京沪干线),并在2017年正式投入运营;与此同时,我国成功发射了全球首颗量子通讯卫星墨子号,并在2018年初实现了洲际范围内的量子密钥分发能力,从而奠定了我国在全球量子通信领域无可撼动的技术领先地位

近年来，在全球经济格局深刻变革的过程中，在线支付、电子政务等领域的快速发展使得全球 numerous enterprises and financial institutions are increasingly exposed to cyberattacks and eavesdropping, with the resultant economic losses being immeasurable. Consequently, the growing concern over cybersecurity has become a focal point in both international and domestic agendas. As a vital pillar of the modern economy, banks play an indispensable role in maintaining the stability of financial systems. Ensuring the security of banking operations is not merely a technical task but a strategic imperative that directly impacts national economic resilience. The robustness of bank information systems is particularly critical during periods of rapid technological advancement and global interconnectedness. In the realm of quantum communication technologies, quantum key distribution represents a paradigm shift in information security by enabling secure communication through fundamental principles of quantum mechanics. This cutting-edge technology offers unparalleled protection against eavesdropping and ensures confidentiality during data transmission across diverse channels such as interbank communication, industry-wide data exchange, and cross-border information sharing.

基于量子保密通信干线和城域网网络架构

构建了保障金融交易安全的重要基础设施。采用基于量子技术的新密钥管理方案替代传统的数学算法方案后，在确保交易过程完整性的同时实现了不可篡改性目标。通过这种方式可以有效提升金融服务的安全性与可靠性。与传统方案相比无需对现有金融服务系统的任何修改即可实现无缝对接

图17-23 量子数字认证体系

在移动交易领域中，量子通信技术同样发挥着积极的作用。该系统通过解决金融机构与客户之间的安全问题而实现了量子金融的安全性。该系统能够将量子密钥传输至客户及其使用的设备，并通过建立基于量子通信的安全会话机制，在确保双方信息完整性的同时保障交易的安全性。这一解决方案不仅为金融机构提供了高效的金融服务保障，并且也为普通公众利用其带来的安全性和便利性奠定了基础。图17-24、17-25、17-26展示了不同类型的量子保密通信模式及其应用前景。

图17-24 量子保密通信方案1

图17-25 量子保密通信方案2

量子随机数

一、基于量子加密的网银密码键盘

1****、需求分析****

由于系统默认输入法并不直接与银行客户端建立联系，在这种情况下，默认状态下使用的仅限于银行客户端软件本身。当用户在进行账户及密码登录操作时，在未启用额外防护机制的情况下，默认状态下用户的登录信息将直接被提交至其对应的银行服务端。然而，在当前技术环境下，默认状态下若出现恶意代码污染或受到具备记录键盘活动能力恶意程序监控，则会使用户的登录信息容易遭受黑客侵扰。鉴于此，在保障账户安全方面的一些传统措施显得力不从心：例如一些银行系统采用自绘虚拟键盘以确保重要信息的安全性；但这些方案多采用固定布局的键盘设计，在保护键盘位置记录方面仍显不足；此外还有少数特殊案例采用了自绘随机键盘机制（即通过后端下发随机数值至终端设备），这种机制下手机端根据接收到的一串随机数值来决定密码字符在虚拟键盘上的位置分布；然而这种基于伪随机算法的设计方案存在明显缺陷：主要表现在其所产生的"真"随机数值质量以及生成速度难以满足高安全性的需求要求；因此只有通过引入高质量的真随机数生成器才能真正保障系统的安全性

2、优化方案

该系统采用两种不同的方法生成密钥：伪随机和真实随机。其中伪随机密钥是基于真实随机数值作为初始值（种子），利用确定性算法计算出均匀分布的序列。一旦种子固定，则对应的伪序列也随之固定不变；在样本数量足够或已知初始条件的情况下，则能够准确还原该序列。相比之下，真随机密钥则依赖于如离子辐射探测器、气体放电管等物理过程所引发的不可预测事件来生成数值序列，在保证其不可预测性的同时，由于制备流程的不同可能导致实际应用中的效率与精度存在显著差异。

基于激光自发辐射相位噪声的量子熵源驱动的量子随机数发生器展现出显著的技术优势：运行机制明确且固有属性显著，在保证系统稳定性的同时实现了高效率的数据处理能力。该装置能够生成高达Gbps级别的高质量随机数字流，并且其引入能够使整个系统的运行效率和信息安全性得到显著提升。

3****、系统拓扑****

二****、****基于量子加密的银行网银软盾

1****、需求分析****

目前银行软盾采用了SDK方式进行软件整合，并配合手机TEE采用非对称加密技术来完成金融业务的数字签名认证和数据 encryption 过程。其核心的安全机制基于素因数 decomposition 这一数学理论基础，在当前 computation 资源充足时（例如出现 quantum computer）仍可能面临被破解的风险。

2、优化方案

采用对称加密技术，在基于银行APP软件平台集成量子秘密共享方案并结合TEE安全环境开发出量子安全防护系统。该系统中初始会话密钥可预先配置于营业厅终端并支持远程key distribution。初次通信数据采用初始会话密钥进行加密传输。当用户完成一次成功登录或者通信会话结束时，验证服务器定期生成新的 session key，并将该 key 通过旧 key 加密的方式推送至客户端。银行客户端接收新 session key 的 ciphertext 并在TEE环境中解码得到 plaintext session key。系统确保新 session key 的 plaintext不可读，并及时删除旧 session key。

3****、系统拓扑****

三****、****基于量子加密的银行U盾

1****、需求分析****

当前银行U盾采主要应用于网上银行的电子签名和数字认证过程。采用非对称密钥算法分别完成网上的数据加密、解密以及数字签名。该系统通过这些措施有效保障了网上交易的机隐性、真实性、完整性和不可否认性。其加密手段相对单一，并且非对称加密的安全性建立在数学原理的基础上，但这种单一的加密手段存在被破解的风险因此在实际应用中需要注意加强管理措施以提升安全性

2、优化方案

在现有银行U盾证书体系的非对称加密方式基础上补充引入量子密钥的对称加密方案。通过预装智能卡并利用量子随机数密钥源生成独特密码序列,从而实现通信双方信息的高保密传输。该系统采用一卡多证设计,不仅拓展了功能应用范围,还显著提升了安全性,有效保障银行用户数据的安全

3****、系统拓扑****

​​​​​​​****四********、****基于量子加密的银行身份验证

1****、需求分析****

当前银行系统的身份验证业务涵盖登录认证场景、SM2签名验签以及防重放场景等多种应用场景，在认证环节都会采用随机数的技术手段。因此，在保障系统安全的过程中，评估随机数源的质量以及密钥生成效率等参数成为关键考量因素。

2、优化方案

该量子随机数发生器基于激光自发辐射相位噪声构建量子熵源，在其运行机制上具备清晰明确性的同时展现出明显的量子特性，并通过显著提升生成速率及保真度等关键指标实现高质量随机数输出。研究结果表明该系统能够达到每秒比特率水平即达Gbps量级表现优异因而建议将其应用于现有设备中的传统随机数发生装置中以显著提升系统运行效率与安全性

3****、系统拓扑****

量子计算

量子计算金融应用领域

(一)量子组合优化

1.量子组合优化算法

在量子计算领域受到广泛关注的量子优化被视为一个重要的研究分支，在这一领域的核心目标是探索如何利用量子计算来加速解决各种复杂优化问题的方法。许多实际中的优化问题都可以被建模为二次无约束二值优化（QUBO）形式的问题。尽管使用经典算法求解这类问题是相对复杂的任务但通过采用特定的量子算法则能够实现高效的解决方案包括但不限于：如基于退火原理设计的Quantum Annealing、基于组合最优化改进策略开发的Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)、基于变分法原理构建迭代搜索框架的Variational Quantum Eigensolver (VQE)以及Grover搜索等自适应方法等

1）量子退火算法

该方法起源于1989年，并由Apolloni及其团队首次提出。也可被视为一种量子随机优化技术。它通过利用量子涨落机制，在候选解集合中寻找目标函数的整体极小值，并将其应用于离散空间搜索与具有多个局部极小值的问题领域之中。其中采用隧道场强度来模拟经典模拟退火中的温度参数，在求解过程中能够得益于这一效应的存在，在求解过程中能够有效逃离局部最优解的状态限制，并展现出超越经典模拟退火的优势

D-Wave公司制造专用水准量子计算机以执行量子退火算法。如D-Wave 2000Q系统被用于应对金融投资组合管理中的资产相关性辨识问题并运用图形算法进行资产相关性聚类分析从而揭示多种金融投资组合的可能性为后续研究指明了高潜力方向

2）量子近似优化算法

QAOA 是一种融合了经典计算与量子计算技术的独特方法。它特别适用于解决NP难类问题中的组合优化任务和最大分割等问题。研究表明，在处理特定NP-Hard 问题时，该方法显示出显著的优势。其核心技术在于通过多态叠加状态实现对所有可能解进行并行评估，并将这些解的价值信息编码到相应的量子态相位中。借助于量子干涉机制，在这一过程中更优秀的候选解将获得更高的概率权重。进一步而言, QAOA 的运行机制可视为一种对连续变量进行离散化处理后的变体形式, 这一特点赋予了它更高的参数自由度。

3）变分量子虚时演化算法

作为量子-经典混合算法的一种方法 VarQITE 算法能够在任意给定哈密顿量系统中近似求解其基态矢量 即计算出该哈密顿量体系的最小特征值所对应的特征向量 在国内北京大学等高校于 2019 年成功发展出了基于一般实虚时间演化的变分量子模拟理论 并将其扩展应用于现代量子设备 同时详细阐述了如何选择与量子电路兼容的测量型变分 Ansatz 设计以及实现含量子电路的一般变分算法的具体步骤

4）变分量子本征求解器

该方法（VQE）主要依赖于经典优化器来训练参数化的量子子电路以计算矩阵的本征值及其对应的本征向量；作为一种重要的变分量子计算方法；特别适用于研究量子体系基态及低能激发态；通过逐步优化参数化设置下的量子电路序列来近似求得目标哈密顿量最低能量状态；在现有的其他变分算法中；这已成为利用现代 quantum 设备实现 quantum 优势并加速多个科学和技术领域研究的关键策略

5）Grover 自适应性搜索

Grover算法是1996年被LK Grover提出的用于搜索无序数据库的量子算法11。该方法通过反复利用可识别搜索目标的黑盒来增强其在量子叠加态中的振幅,从而提高测量获得搜索目标的概率。随着进一步研究与改进,GAS被提出并应用于解决QUBO问题12。相比于传统的Grover搜索方法,GAS通过迭代机制实现优化求解.相较于穷举法,GAS能够将组合优化问题的求解效率提升至平方级别.

2.量子组合优化应用场景

基于量子计算的组合最优化算法可用于资产投资组合配置、衍生品合约结算、套期保值收益最大化以及信用评级分析等金融业务场景中。

1）投资组合优化

基于某个明确的优化目标，在所有可能的投资组合中选出最佳资产分配的过程被称为投资组合理论。

2）掉期清算

指交易双方在约定的时间段内定期交换现金流的行为。

3）信用评分

信用评分是基于个人支付历史、欠款账户以及历史信用等因素进行统计分析得出的结果, 能够反映个人或企业的信贷风险,这一过程由银行及信用卡公司作为贷款提供者承担,利用信用评分评估放贷风险并减少因坏账导致的潜在损失,其中影响借款方信誉的关键独立特征至关重要,组合优化方法在统计模型与机器学习模型中被用于实现这些目标,在经典算法框架下完成所有特征组合的选择过程相对耗时繁琐,而通过量子优化方法可以在较短时间内筛选出关键少数特征用于评估客户信誉

4）金融危机预测

在金融市场领域里，一个金融网络可被视为由各个金融机构组成的集合体。
其中每个成员都与其他成员保持着密切联系的状态。
因此，在分析金融网络时，
预测金融危机具有重要意义，
然而实现精确预测是一项较为复杂的任务。
将金融危机预测转化为NP难型QUBO问题后，
利用量子计算的优势来解决优化难题。

5）投资策略融合

在资产管理领域中，主要分为主动投资管理和被动投资管理两大类方法；此外，在主动与被动投资管理之间还有一种介于两者之间的策略。通过将Alpha、Beta以及All-Weather等多种经典的策略进行融合，则可实现多元化的投资组合配置。结合特定资产加入一定倍数杠杆后其波动率的变化，并结合风险平价模型对投资策略进行优化；这则转化为一个凸优化问题。通过应用牛顿下降法这一技术手段，则可得出资产比例的最佳配置方案。在此过程中，在逐步提高杠杆倍数时；经过反复迭代计算，在达到预期收益目标或达到设定的最大杠杆倍数时则停止计算过程。而其中包含的双层循环迭代机制则可通过VQE或QAOA算法实现加速求解；此类问题不仅能够显著提升量子计算在资产管理领域的应用效率，并且还能为企业制定多元化的资产配置方案提供更为高效的决策支持工具

(二)量子机器学习

1.量子机器学习算法

在量子计算的优势下发展起来的领域之一是机器学习。它不仅能够识别数据之间的联系，并且利用这些联系来构建假设。金融领域的问题同样具有重要意义，在这里涉及资产价格和风险未来演变的风险。而量子算法则超越了传统方法的能力基础上带来了更加高效与精确的力量，并展示了指数级加速的可能性。

1）量子回归算法

回归属于监督学习的一种方法。
其核心在于通过建立一个简单的模型来近似表示实值函数。
在模型训练阶段需要确定一组适当的参数向量，
使得衡量数据拟合效果的质量指标达到最小值。
近年来，在量子计算领域中出现了多种新型算法，
如量子线性回归、量子岭回归以及量子逻辑回归等。
这些新型算法基于合理的技术假设条件设计而成，
通过HHL类算法实现了基于量子并行性的高效运算能力，
在同一时间处理多个数据状态。
相比于传统方法具有显著的加速优势，
并突显了当前研究对提升计算效率方面的巨大潜力。

2）量子分类算法

分类即通过预设类别对物体进行归类的过程。
在机器学习领域中进行分类旨在利用训练标记数据集构建模型以预测新数据点的类别。
传统的分类算法主要包含线性判别法、最近邻技术以及支持向量机等多种类型。
当处理高维空间中的复杂数据结构及其相互关系时，量子机器学习方法有望实现更优的分类性能。
此外，在这些传统机器学习框架中采用如HHL等量子并行计算技术可望带来平方或指数级别的加速提升。

3）量子聚类算法

聚类是基于特定的度量标准将样本数据划分为各自不同的类别。这种分类方式要求同一类内的数据具有较高的相似性，并且不同类别的数据之间具有较大的差异性。量子聚类算法是在经典聚类算法的基础上构建的，在其核心思想上仍然是比较不同量子态之间的距离，并通过量子算法优化初始质心位置。该方法不仅能够解决经典聚类算法在处理高维大数据时速度较慢的问题，并且还能带来指数级的加速效果。

4）量子强化学习

强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的重要组成部分，在描述智能体如何在与环境交互的过程中制定策略以实现回报最大化或达成特定目标方面发挥重要作用。算法自动交易可被视为一个多阶段投资组合优化问题，在每个时间段内重新配置投资于选定资产的资金比例。Rosenberg及其团队致力于利用量子退火设备 tackle 这一多阶段优化挑战，并最终追求最优交易路径。该方法未采用基于策略或价值函数逼近的传统强化学习技术。受限于现有量子计算硬件的技术瓶颈，因而尚未直接应用于算法交易领域。尽管如此，在算法交易的关键组件中仍可挖掘量子计算带来的潜在优势。

5）量子生成建模

生成模型（Generative Model）被设计用于建模数据的概率分布特性。在监督式学习场景下，该模型通过分析输入样本与其对应的标签信息来估计输入与标签之间的联合概率分布；而在无监督式学习模式中，则能够有效地生成与现有样本相似的新数据。值得注意的是，在涉及量子计算的应用场景下，“量子态”的概率结果能够天然地匹配所需学习的数据的概率分布情况；同时，“量子纠缠”这一特性也能精准地表征不同因子间的相关性关系；因此，在生成模型领域中，量子计算展现出天然的优势。

6）量子特征提取

该技术旨在识别并提取数据集中的关键属性；优化策略的选择能够显著促进机器学习模型的表现与准确性。利用量子态计算的优势与经典方法相结合，在特定领域可实现更为精准的数据分析效果。具体而言，在利用量子态编码技术将低维经典数据转换为高维Hilbert空间中的向量后，则可同时获取更为丰富的信息资源；这一过程不仅能够扩展数据分析的能力范围；还能够帮助发现传统方法难以察觉的数据特性与潜在模式

主分量分析方法（Principal Component Analysis, PCA）是一种从高维度数据集中提取低维度特征的通用方法，并被广泛应用在多个领域。传统主成分分析方法的时间复杂度通常与输入数据的空间维度和属性数量呈多项式关系。当传统数据被映射至量子密度矩阵时，则相应的量子主分量分析算法能够以指数速度运行。

2.量子机器学习应用场景

1）序列预测

在金融市场中除了对金融资产价格的研究外还涉及诸多随着时间演变而产生的相关权益同样也可以被建模为一个时间序列学习问题基于一系列历史数据实现精准的价格预测每个金融资产类别（如股票债券现金和商品）各自具有独特的内在动力学特征而利用量子计算增强的传统回归模型能够整合众多因素的变化趋势并有效评估不同资产类别组合的日收益情况

递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）作为一种深度学习算法，在时间序列预测方面展现出显著的效果。其中通过长短期记忆人工神经网络（LSTM）的方法在实际应用中备受关注。这些通用算法逐步应用于金融资产定价领域。Pelger 等人进一步研究表明，在使用 LSTM 进行预测时改进模型能够实现比原始深度学习预测和经典方法更高的样本外年化夏普比率。然而与经典方法相比训练复杂的神经网络通常会带来计算量的大幅增加。参数化量子电路（Parameterized Quantum Circuit, PQC）在表达性、训练复杂性和预测性能等方面可能优于经典的变分模型。2020 年剑桥大学 Bausch 的研究已经提出了一种基于 PQC 形成递归量子神经网络（RQNN）的方法而鲁克海文国家实验室的 Samuel 等人则提出了改进型的量子长期短期记忆神经网络（QLSTM）模型方案尽管目前对其在资产定价方面的作用仍有待验证但这两者都展现了对特定功能的经典神经网络潜在改进价值

2）数据分类

鉴于其多样的特性与复杂的投资策略组合, 投资者面临着将其划分至相应类别的一大挑战。另一方面, 对冲基金因其不同于常规类型的特点, 通常会隐藏更多关键信息。若需将它们进行分类, 现有预设的类别体系在管理未来类别时存在不足, 因此, 采用k-means聚类算法已被广泛用于解决这一挑战, 并基于其可获取的关键特征, 包括资产类别、规模、费用水平、杠杆效应以及流动性等方面的信息来进行分析与分组

3）异常检测

在金融风控领域中，债务违约与欺诈行为的检测具有重要意义。当债务发生违约时，这将直接导致提供融资机构面临的贷款损失问题，并进而波及与其相关的上下游企业网络体系，在程度上形成连锁反应。通常而言，在评估借贷方还款能力时，在分析历史偿还模式的基础上进行考量；而要实现对此类信息的有效提取与运用，则需要建立一套科学完善的信用评分模型体系作为基础保障；其中合理的信用评分模型是不可或缺的基础保障，并且可以通过辅助特征提取的相关量子算法来进一步提升分析效率与准确性。

在借贷的过程中运用了QNLP技术。该技术基于多组数据点对信用风险进行识别或评估。例如，在商业贷款中QNLP能够识别借款人的心态以及创业精神。它还能识别出借款人的异常数据信息并进行深入调查。同时该技术有助于进一步分析借款人的情绪状态。

此外，在利用基于量子单类支持向量机等量子异常检测算法时可以通过训练大数量的历史数据来直接判别新数据的状态是否属于异常状态。当所使用的贷款数据量较大时 该类量子算法展现出显著的计算能力优势。与现有方法比较 这种新型技术尽管降低了可解释性 但在一定程度上减少了对历史违约案例的依赖 并能够较为敏感地检测到现实中可能出现的各种新型欺诈表现。此外 这些生成判别模型如量子波尔兹曼机和量子生成对抗网络等也可用于欺诈检测 其中 变分量子玻尔兹曼机方法已被成功应用于分类异常信用卡交易的问题中

除了用于贷款信用风险评估的部分外，在银行中也可应用异常交易数据及流水识别技术。通过量子支持向量机和量子神经网络等量子机器学习算法能够帮助预测、识别和分类观察是否属于特定类别；进而拓展至不同架构以便分析给定的数据集以揭示其特征类别。

(三)量子模拟算法

1.量子模拟算法

1）量子蒙特卡罗模拟

蒙特卡洛（Monte Carlo）算法通过抽样估算来估算解决那些传统解析或数值方法难以处理的高维复杂问题。经典蒙特卡洛方法已在推理、积分以及优化等多个领域得到广泛应用。基于量子叠加态的并行特性，在振幅估计（Amplitude Estimation, AE）算法的帮助下实现了平方级加速效果，并显著降低了算法的时间复杂度。

金融衍生产品的定价涵盖广泛的数学模型以及随机变量的计算过程，在实际应用中难以获得精确解析解因此多采用数值模拟的方法来寻求近似的解决方案同时由于金融工具市场的组合与交易策略千差万别导致定价模型需根据不同具体情况不断优化和完善多数产品主要依赖于在特定概率分布下反复进行随机抽样的数值模拟技术从而实现较为准确的价格评估

2）哈密顿量模拟

哈密顿算符与量子系统的总能量直接相关。依据薛定谔方程可知，在操作哈密顿量时能够对量子态执行动态演化过程。在某些量子优化算法中，矩阵被以形式表示为哈密顿量，并作为动力学模型的一部分施加于量子态上。

哈密顿量模拟（Hamiltonian Simulation）其核心在于识别能够高效逼近目标哈密顿演化的酉演化过程，
以便在合理的时间框架内完成演化的目标.
其中，
通过构建相应的量子线路来处理这些复杂金融问题，
并设计特定的量子算法以实现对期权定价等关键指标的精准计算.

2.量子模拟应用场景

在量子计算领域中进行研究的主要方向之一是开发能够实现对随机微分方程的模拟方法。这种技术不仅具有理论价值，在衍生品定价和风险分析这两个关键应用场景中表现尤为突出。

1）衍生品定价

当前阶段而言，在国际上与量子计算相关的金融衍生品定价相关算法研究已经非常深入，并且其应用领域也十分广泛。其中最主要的应用领域包括期权定价模型以及债务抵押证券的估值分析等。

期权定价的主要目标在于通过分析潜在资产价格及其未来波动所涉及的关键不确定性因素来确定期权合约当前合理的市价。研究者通过大量生成市场相关变量样本集并运用蒙特卡罗积分方法系统地计算收益函数的期望值，在这一过程中量子蒙特卡罗积分技术能够显著提升收敛速度和计算效率。与此同时构建相应的随机过程哈密顿量不仅有助于准确描述金融衍生品的时间演变特性还能为数值模拟提供理论支持

基于债务抵押的债券（Collateralized Debt Obligation, CDO）作为一种由贷款组合和其他有价证券组成的衍生金融产品。当相关贷款发生违约时，这些资产将成为有效的抵押物。确定CDO的价格通常依赖于多种连接函数模型，并且利用蒙特卡洛方法可以有效地计算出其数值解。从而能够借助量子蒙特卡洛方法实现计算效率的显著提升。

2）风险分析

衡量金融资产或证券组合潜在损失程度的风险价值（VaR）被视为一种重要的统计指标。它被广泛应用于风险管理、财务分析以及估算潜在资本需求等方面。VaR 作为一种重要的风险度量工具，在风险管理、财务分析以及估算潜在资本需求方面得到了广泛应用。通过构建多种市场因素的概率分布模型并考虑其间的相关关系，能够推导出由这些因素变化引起的资产组合价值变动幅度。通过结合概率分布模型和蒙特卡罗方法模拟技术来完成这一过程。基于此，在当前研究中已经开发出一种利用量子蒙特卡罗模拟技术来加速VaR值计算的方法，并实现了平方级别计算效率的提升以处理高维度资产组合作品的风险评估问题。

应用领域	算法列举	场景例举
量子组合优化算法	量子退火算法	投资组合优化 掉期清算 信用评分 金融危机预测 投资策略融合
量子近似优化算法
变分量子虚时演化算法
变分量子本征求解器
Grover 自适应性搜索
量子机器学习算法	量子回归算法	序列预测 数据分类 异常检测
量子分类算法
量子聚类算法
量子强化学习
量子生成建模
量子特征提取
量子模拟算法	量子蒙特卡罗模拟	衍生品定价 风险分析
哈密顿量模拟