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本書從實用的角度出發(fā)，首先介紹了量子金融行業(yè)的整體現(xiàn)狀，以及目前量子金融的發(fā)展方向，其次介紹了基礎的量子門和線路，然后介紹了基礎和進階的量子算法，為量子金融實戰(zhàn)進行鋪墊，最后著重介紹了目前量子金融領域的主流量子金融應用算法。
本書采用了一些經典書籍的編寫形式，不設置閱讀門檻，讀者可以從基礎量子計算的算法開始，層層遞進，完成書中內容的學習。低起點高坡度的方式，能夠有效培養(yǎng)量子金融復合型人才。
本書適合量子計算技術相關研究人員和工程技術人員，以及金融行業(yè)的從業(yè)者閱讀，無論是否有量子算法基礎都可以直接進行上手應用。

量子計算（Quantum Computing）是近年來發(fā)展迅速的前沿科技，其巨大的算力提升潛能，對諸多行業(yè)的生態(tài)產生了深遠的變革式影響。其中，金融因其巨大的社會、經濟價值及與國家總體安全的密切關聯(lián)，成為最受學界和業(yè)界矚目的量子計算實際應用領域之一。如何向更多關心量子計算及其金融應用的從業(yè)人員及廣大愛好者介紹這個多學科交叉、尚在快速發(fā)展中的領域，幫助他們快速建立一個基本全面的整體認知，進而提高量子金融相關領域的人才儲備，促進行業(yè)整體發(fā)展進步，是一個有難度，更有價值的問題。
本書從量化金融（Quantitative Finance）的典型問題及其所面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)出發(fā)，與量子計算的基本概念和原理相結合，闡述了量子金融（Quantum Finance）領域的最新研究現(xiàn)狀及產業(yè)化進程；并逐步按照量子線路模型、基礎運算模塊與常用算法的順序由淺及深介紹，以期幫助讀者快速了解領域基礎知識，具備自學與文獻擴展閱讀的能力。聚焦到具體金融問題，本書按照隨機模擬、組合優(yōu)化、機器學習、金融安全四個主題分別展開，較為詳細地論述了與之相關的主流量子算法原理與具體實現(xiàn)過程，涵蓋了包括金融衍生品定價、風險分析、投資組合優(yōu)化、量化交易、后量子密碼等場景在內的十余種具體應用，以期幫助讀者熟悉金融領域計算問題的特點、難點及其量子解決方案，掌握應用算法研發(fā)的流程與方法。
在基礎知識方面，本書假定讀者具備線性代數(shù)、概率論等數(shù)學知識及一定的程序設計開發(fā)經驗，以保證相關內容的正確理解。在應用實施方面，本書以本源量子自主研發(fā)的量子編程開發(fā)框架Pyqpanda為工具，并結合本源量子在量子金融領域積累的一系列專業(yè)算法庫，以降低開發(fā)難度及代碼量，提高學習效率。目錄中帶有星號的章節(jié)為選讀內容，供感興趣的讀者拓展閱讀。
本書由郭國平、莊希寧、王超撰寫。參加本書資料整理、調試工作的同志還有陳昭昀、竇猛漢、鄭永杰、鄒天銳、崔富鑫、殷博澳、袁野為、王輩等。本書的順利出版，要感謝中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院（安徽省人工智能實驗室）、本源量子計算科技(合肥)股份有限公司的領導和老師給予的大力支持和幫助。
由于時間倉促，書中難免存在不妥之處，請讀者原諒，并提出寶貴意見。

前言
1 緒論/
11量化金融的典型問題與挑戰(zhàn)/
111量化金融的歷史/
112量化金融的典型場景/
113非傳統(tǒng)量化金融場景/
114量化金融面臨的挑戰(zhàn)/
12量子計算的飛速發(fā)展與現(xiàn)狀/
121量子物理規(guī)律的發(fā)現(xiàn)/
122量子信息科學的探索/
123量子計算的現(xiàn)狀/
13量子金融的無限潛力與未來/
131量子金融的商業(yè)進程/
132量子金融的研究現(xiàn)狀/
本章參考文獻/
2 量子計算入門和基礎算法/
21量子信息與線路模型/
211量子比特與量子信息存儲/
212量子信息處理與量子并行/
213量子邏輯門與線路/
22基本量子運算線路/
221量子算術運算/
222Swap-Test算法/
223Hadamard-Test算法/
23量子傅里葉變換與應用/
231傅里葉變換：從經典到量子/
232量子傅里葉變換的線路構建/
233量子相位估計算法與示例線路/
234HHL算法與原理/
235HHL示例與真實線路/
24量子振幅放大與振幅估計及其應用/
241量子振幅放大/
242振幅放大線路實現(xiàn)/
243量子計數(shù)算法/
25量子變分虛時演化算法/
251虛時演化算法/
252線路實現(xiàn)與求導/
26基于量子振幅編碼的數(shù)據(jù)加載/
261一般量子態(tài)精確制備方法/
262基于施密特分解的振幅制備方法/
263基于Grover-Rudolph算法的振幅制備方法*/
264基于QSVT算法的振幅制備方法*/
265基于QFT算法的近似振幅制備方法/
266基于量子線路玻恩機的概率編碼量子態(tài)近似制備*/
267基于量子生成對抗網絡的量子態(tài)近似制備*/
本章參考文獻/
3 基于量子隨機模擬的金融應用/
31量子模擬算法/
311蒙特卡洛模擬算法/
312量子加速蒙特卡洛算法的整體流程/
313經典和量子采樣方法/
314量子振幅估計算法/
32衍生品定價/
321金融衍生品/
322期權定價理論/
33風險分析/
331金融風險基礎/
332風險價值計算量子算法/
333CVA的量子線路部分/
本章參考文獻/
4 基于量子組合優(yōu)化的金融應用/
41二次無約束二值優(yōu)化問題/
42量子優(yōu)化算法/
421變分量子算法/
422量子近似優(yōu)化算法/
423Grover適應性搜索算法/
424量子退火算法*/
43金融優(yōu)化模型/
431投資組合優(yōu)化/
432指數(shù)追蹤/
433交易結算/
434金融危機預測*/
435多周期投資組合優(yōu)化*/
44量子啟發(fā)式優(yōu)化算法/
441量子行為的粒子群算法/
442量子進化算法/
本章參考文獻/
5 基于量子機器學習的金融應用/
51量子機器學習算法概覽/
511基礎算法與原理/
512量子分類與回歸分析/
513量子聚類與特征提取/
514量子神經網絡/
52金融實戰(zhàn)：量化交易/
521量化交易相關理論與量子計算方案/
522量子核方法預測利率/
523多因子選股/
53金融實戰(zhàn)：風險管理/
531金融欺詐及其檢測/
532金融系統(tǒng)性風險分析/
本章參考文獻/
6 金融安全/
61密碼學及其在金融安全中的應用/
611金融安全中的密碼學/
612密碼學在金融安全中的應用/
62區(qū)塊鏈及其在金融安全中的應用/
621區(qū)塊鏈/
622區(qū)塊鏈在金融安全中的應用/
63量子計算與金融安全/
631量子計算對公鑰密碼算法的威脅/
632量子計算對對稱密碼算法的威脅/
64后量子密碼算法在金融安全中的應用/
641后量子密碼算法的發(fā)展/
642后量子密碼在金融安全遷移方向的應用/
本章參考文獻/
附錄A量子變分虛時演化算法推導/
附錄BBlack-Scholes-Merton定價公式及其推導/
附錄C本源量子衍生品定價庫/
附錄D主要術語對照表/

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