🔬 CIM相干光量子计算机在大类资产组合优化中的工程实践

——玻色量子揭榜挂帅项目结题技术报告

项目负责人：余乐安 | 汇报人：宋正阳 | 项目甲方：北京玻色量子科技有限公司 | 项目乙方：四川大学商学院

📋 一、项目背景

1.1 拟解决的关键科学问题

如何在考虑更多大类资产的前提下，预选出风险分散的资产子集，并高效地进行投资组合优化决策？

"不要把所有的鸡蛋放到同一个篮子里，尤其是当篮子本身在晃动时"。大类资产组合配置能够有效分散潜在风险，但投资组合优化是一个经典的NP-hard问题。更多的资产可能意味着更好的最优解，但随着资产种类和规模的增加，传统优化方法面临计算复杂度指数上升的难题。

1.2 相干伊辛机的技术优势

相干伊辛机（CIM））是一种基于量子绝热演化原理的优化算法，它利用量子比特的叠加态、纠缠态以及量子隧穿效应来寻找问题的全局最优解。

量子隧穿效应的核心价值

  • 使相干伊辛机算法具有穿越高势垒的能力
  • 克服传统智能优化算法仅能翻越势垒、易陷入局部极值的问题
  • 能够跳出局部最优解的陷阱，逼近甚至达到全局最优解

1.3 CIM相干伊辛机

玻色量子"天工量子大脑550W"

  • 550量子比特相干光量子伊辛机
  • 高功率态制备、高保真内存
  • 低噪环控、自适应纠错
  • 室温下稳定运行，成本更低，对过程噪声的耐受程度更高

🎯 二、研究内容与技术路线

2.1 两阶段优化框架

阶段一：最大距离择资模型 → 阶段二：最小方差权重优化

2.2 数据与方法

市场来源样本量
美股CRSP数据库2356支股票
大宗商品期货Refinitiv Eikon705个合约

⚠️ 三、现有难点

3.1 8-bit硬件精度限制

核心问题

  • CIM要求Ising模型耦合系数矩阵为8-bit整型（[-128, 127]）
  • Qii与Qij在量纲上存在巨大差距
  • 强行线性缩放会导致距离信息被量化误差淹没

3.2 约束重构与混合求解策略

为解决8-bit精度限制，本项目构建了面向硬件限制且鲁棒增强的约束重构与量子-经典混合求解策略：

  • 辅助松弛变量约束：引入辅助二元变量，将硬约束转化为能量惩罚项
  • 一元链计数约束：将全局约束分解为局部约束
  • 量子-经典混合修正：CIM求解 + 贪婪算法修正

📈 四、实验结果

4.1 相干伊辛机 vs 经典算法

算法平均耗时耗时比平均总距离
相干伊辛机(CIM)200毫秒12676.40
蚁群算法(ACO)200分钟60,0002656.01
遗传算法(GA)90分钟27,0002497.18
模拟相干伊辛机(SA)57分钟17,1001944.37

相干伊辛机计算效率是经典算法的6万倍，样本外累计收益约500%！

🔮 五、未来发展方向

  • 更高频次交易：相干伊辛机毫秒级求解能力在高频交易中更具优势
  • 更大规模资产：随着量子硬件突破，支持更多资产组合优化
  • 更高精度求解：更大规模、更高精度的量子硬件将从根本上解决精度限制
  • 实时风险监测：开发实时风险预警系统
  • 量化投资应用：即时根据市场行情制定优化策略，捕捉瞬时套利机会

🚀 一句话总结：CIM光量子计算机 + 两阶段框架 = 大类资产组合优化的新范式！

将量子计算技术引入投资组合优化，突破传统算法计算瓶颈，
在毫秒级完成高质量求解，为金融投资开辟了"量子化"的新路径。