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『簡體書』量子金融:理论与实战 郭国平 庄希宁 王超

書城自編碼: 4024707
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡行业软件及应用
作者: 郭国平 庄希宁 王超
國際書號(ISBN): 9787111761358
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2024-08-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 403

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編輯推薦:
全面介绍目前量子金融领域所有的重要量子金融应用算法。
涵盖金融衍生品定价、风险分析、投资组合优化、量化交易、后量子密码等场景在内的十余种具体应用。
以本源量子自主研发的QPanda量子编程开发框架为工具,结合系列专业算法库,降低开发难度、提高学习效率。
不为读者设置门槛,提供代码、数据图,低起点高坡度的方式,适合于从头学习基础量子计算算法的读者。
內容簡介:
本书从实用的角度出发,首先介绍了量子金融行业的整体现状,以及目前量子金融的发展方向,其次介绍了基础的量子门和线路,然后介绍了基础和进阶的量子算法,为量子金融实战进行铺垫,最后着重介绍了目前量子金融领域的主流量子金融应用算法。
本书采用了一些经典书籍的编写形式,不设置阅读门槛,读者可以从基础量子计算的算法开始,层层递进,完成书中内容的学习。低起点高坡度的方式,能够有效培养量子金融复合型人才。
本书适合量子计算技术相关研究人员和工程技术人员,以及金融行业的从业者阅读,无论是否有量子算法基础都可以直接进行上手应用。
關於作者:
郭国平,教授,博士生导师,本源量子创始人,中国科学技术大学微电子学院副院长、中科院量子信息重点实验室副主任。长期从事半导体量子计算实验研究,在量子比特编码、操控、扩展以及量子软件、量子算法等方面做出系列创新性研究成果。国家重点基础研究发展计划项目A类、国家重点研发计划首席科学家,作为负责人承担了国家自然科学基金委重点项目等多个科研任务。获国家杰出青年基金、第十四届“中国青年科技奖”、2018年安徽省自然科学一等奖,入选中组部“万人计划”科技创新领军人才,青年长江学者等。
目錄
前言
1 绪论/
11量化金融的典型问题与挑战/
111量化金融的历史/
112量化金融的典型场景/
113非传统量化金融场景/
114量化金融面临的挑战/
12量子计算的飞速发展与现状/
121量子物理规律的发现/
122量子信息科学的探索/
123量子计算的现状/
13量子金融的无限潜力与未来/
131量子金融的商业进程/
132量子金融的研究现状/
本章参考文献/
2 量子计算入门和基础算法/
21量子信息与线路模型/
211量子比特与量子信息存储/
212量子信息处理与量子并行/
213量子逻辑门与线路/
22基本量子运算线路/
221量子算术运算/
222Swap-Test算法/
223Hadamard-Test算法/
23量子傅里叶变换与应用/
231傅里叶变换:从经典到量子/
232量子傅里叶变换的线路构建/
233量子相位估计算法与示例线路/
234HHL算法与原理/
235HHL示例与真实线路/
24量子振幅放大与振幅估计及其应用/
241量子振幅放大/
242振幅放大线路实现/
243量子计数算法/
25量子变分虚时演化算法/
251虚时演化算法/
252线路实现与求导/
26基于量子振幅编码的数据加载/
261一般量子态精确制备方法/
262基于施密特分解的振幅制备方法/
263基于Grover-Rudolph算法的振幅制备方法*/
264基于QSVT算法的振幅制备方法*/
265基于QFT算法的近似振幅制备方法/
266基于量子线路玻恩机的概率编码量子态近似制备*/
267基于量子生成对抗网络的量子态近似制备*/
本章参考文献/
3 基于量子随机模拟的金融应用/
31量子模拟算法/
311蒙特卡洛模拟算法/
312量子加速蒙特卡洛算法的整体流程/
313经典和量子采样方法/
314量子振幅估计算法/
32衍生品定价/
321金融衍生品/
322期权定价理论/
33风险分析/
331金融风险基础/
332风险价值计算量子算法/
333CVA的量子线路部分/
本章参考文献/
4 基于量子组合优化的金融应用/
41二次无约束二值优化问题/
42量子优化算法/
421变分量子算法/
422量子近似优化算法/
423Grover适应性搜索算法/
424量子退火算法*/
43金融优化模型/
431投资组合优化/
432指数追踪/
433交易结算/
434金融危机预测*/
435多周期投资组合优化*/
44量子启发式优化算法/
441量子行为的粒子群算法/
442量子进化算法/
本章参考文献/
5 基于量子机器学习的金融应用/
51量子机器学习算法概览/
511基础算法与原理/
512量子分类与回归分析/
513量子聚类与特征提取/
514量子神经网络/
52金融实战:量化交易/
521量化交易相关理论与量子计算方案/
522量子核方法预测利率/
523多因子选股/
53金融实战:风险管理/
531金融欺诈及其检测/
532金融系统性风险分析/
本章参考文献/
6 金融安全/
61密码学及其在金融安全中的应用/
611金融安全中的密码学/
612密码学在金融安全中的应用/
62区块链及其在金融安全中的应用/
621区块链/
622区块链在金融安全中的应用/
63量子计算与金融安全/
631量子计算对公钥密码算法的威胁/
632量子计算对对称密码算法的威胁/
64后量子密码算法在金融安全中的应用/
641后量子密码算法的发展/
642后量子密码在金融安全迁移方向的应用/
本章参考文献/
附录A量子变分虚时演化算法推导/
附录BBlack-Scholes-Merton定价公式及其推导/
附录C本源量子衍生品定价库/
附录D主要术语对照表/
內容試閱
量子计算(Quantum Computing)是近年来发展迅速的前沿科技,其巨大的算力提升潜能,对诸多行业的生态产生了深远的变革式影响。其中,金融因其巨大的社会、经济价值及与国家总体安全的密切关联,成为最受学界和业界瞩目的量子计算实际应用领域之一。如何向更多关心量子计算及其金融应用的从业人员及广大爱好者介绍这个多学科交叉、尚在快速发展中的领域,帮助他们快速建立一个基本全面的整体认知,进而提高量子金融相关领域的人才储备,促进行业整体发展进步,是一个有难度,更有价值的问题。
本书从量化金融(Quantitative Finance)的典型问题及其所面临的现实挑战出发,与量子计算的基本概念和原理相结合,阐述了量子金融(Quantum Finance)领域的最 新研究现状及产业化进程;并逐步按照量子线路模型、基础运算模块与常用算法的顺序由浅及深介绍,以期帮助读者快速了解领域基础知识,具备自学与文献扩展阅读的能力。聚焦到具体金融问题,本书按照随机模拟、组合优化、机器学习、金融安全四个主题分别展开,较为详细地论述了与之相关的主流量子算法原理与具体实现过程,涵盖了包括金融衍生品定价、风险分析、投资组合优化、量化交易、后量子密码等场景在内的十余种具体应用,以期帮助读者熟悉金融领域计算问题的特点、难点及其量子解决方案,掌握应用算法研发的流程与方法。
在基础知识方面,本书假定读者具备线性代数、概率论等数学知识及一定的程序设计开发经验,以保证相关内容的正确理解。在应用实施方面,本书以本源量子自主研发的量子编程开发框架Pyqpanda为工具,并结合本源量子在量子金融领域积累的一系列专业算法库,以降低开发难度及代码量,提高学习效率。目录中带有星号的章节为选读内容,供感兴趣的读者拓展阅读。
本书由郭国平、庄希宁、王超撰写。参加本书资料整理、调试工作的同志还有陈昭昀、窦猛汉、郑永杰、邹天锐、崔富鑫、殷博澳、袁野为、王辈等。本书的顺利出版,要感谢中国科学技术大学、合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)、本源量子计算科技(合肥)股份有限公司的领导和老师给予的大力支持和帮助。
由于时间仓促,书中难免存在不妥之处,请读者原谅,并提出宝贵意见。

 

 

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