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量子金融(理論與實戰全彩印刷)

  • 作者：郭國平//庄希寧//王超|責編:郝建偉//陳崇昱//解芳
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111761358
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：184
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從實用的角度出發，首先介紹了量子金融行業的整體現狀，以及目前量子金融的發展方向，其次介紹了基礎的量子門和線路，然後介紹了基礎和進階的量子演算法，為量子金融實戰進行鋪墊，最後著重介紹了目前量子金融領域的主流量子金融應用演算法。
    本書採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演算法開始，層層遞進，完成書中內容的學習。低起點高坡度的方式，能夠有效培養量子金融複合型人才。
    本書適合量子計算技術相關研究人員和工程技術人員，以及金融行業的從業者閱讀，無論是否有量子演算法基礎都可以直接進行上手應用。
作者介紹
郭國平//庄希寧//王超|責編:郝建偉//陳崇昱//解芳
    郭國平，第十四屆全國人大代表，民革第十四屆中央委員會委員，中國科學院量子信息重點實驗室副主任，中國科學技術大學講席教授，中國電腦學會（CCF）量子計算專業委員會秘書長，安徽省量子計算工程研究中心主任，量子計算晶元安徽省重點實驗室主任，本源量子首席科學家、創始人，中國自主超導量子電腦研製團隊負責人。
目錄
前言
1  緒論
  1.1  量化金融的典型問題與挑戰
    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  非傳統量化金融場景
    1.1.4  量化金融面臨的挑戰
  1.2  量子計算的飛速發展與現狀
    1.2.1  量子物理規律的發現
    1.2.2  量子信息科學的探索
    1.2.3  量子計算的現狀
  1.3  量子金融的無限潛力與未來
    1.3.1  量子金融的商業進程
    1.3.2  量子金融的研究現狀
  本章參考文獻
2  量子計算入門和基礎演算法
  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並行
    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
    2.2.2  Swap-Test演算法
    2.2.3  Hadamard-Test演算法
  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  量子相位估計演算法與示例線路
    2.3.4  HHL演算法與原理
    2.3.5  HHL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
    2.4.3  量子計數演算法
  2.5  量子變分虛時演化演算法
    2.5.1  虛時演化演算法
    2.5.2  線路實現與求導
  2.6  基於量子振幅編碼的數據載入
    2.6.1  一般量子態精確製備方法
    2.6.2  基於施密特分解的振幅製備方法
    2.6.3  基於Grover-Rudolph演算法的振幅製備方法
    2.6.4  基於QSVT演算法的振幅製備方法
    2.6.5  基於QFT演算法的近似振幅製備方法
    2.6.6  基於量子線路玻恩機的概率編碼量子態近似製備
    2.6.7  基於量子生成對抗網路的量子態近似製備
  本章參考文獻
3  基於量子隨機模擬的金融應用
  3.1  量子模擬演算法
    3.1.1  蒙特卡洛模擬演算法
    3.1.2  量子加速蒙特卡洛演算法的整體流程

    3.1.3  經典和量子採樣方法
    3.1.4  量子振幅估計演算法
  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  風險價值計算量子演算法
    3.3.3  CVA的量子線路部分
  本章參考文獻
4  基於量子組合優化的金融應用
  4.1  二次無約束二值優化問題
  4.2  量子優化演算法
    4.2.1  變分量子演算法
    4.2.2  量子近似優化演算法
    4.2.3  Grover適應性搜索演算法
    4.2.4  量子退火演算法
  4.3  金融優化模型
    4.3.1  投資組合優化
    4.3.2  指數追蹤
    4.3.3  交易結算
    4.3.4  金融危機預測
    4.3.5  多周期投資組合優化
  4.4  量子啟髮式優化演算法
    4.4.1  量子行為的粒子群演算法
    4.4.2  量子進化演算法
  本章參考文獻
5  基於量子機器學習的金融應用
  5.1  量子機器學習演算法概覽
    5.1.1  基礎演算法與原理
    5.1.2  量子分類與回歸分析
    5.1.3  量子聚類與特徵提取
    5.1.4  量子神經網路
  5.2  金融實戰：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：風險管理
    5.3.1  金融欺詐及其檢測
    5.3.2  金融系統性風險分析
  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  區塊鏈及其在金融安全中的應用
    6.2.1  區塊鏈
    6.2.2  區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演算法的威脅

    6.3.2  量子計算對對稱密碼演算法的威脅
  6.4  后量子密碼演算法在金融安全中的應用
    6.4.1  后量子密碼演算法的發展
    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
  附錄A  量子變分虛時演化演算法推導
  附錄B  Black-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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