Quantum Reservoir Computing for Realized Volatility Forecasting
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摘要
本报告介绍了一种基于量子储层计算的实现波动率预测方法，利用全连接横场伊辛模型作为量子储层，在保持有限量子比特资源的情况下，结合前向特征选择和Shapley值解释性分析，实现了比传统线性模型和机器学习方法更优的预测性能。实证结果显示，该量子方法在多种误差指标和模型置信集测试中均优于经典模型，展示了量子计算在金融时间序列预测领域的潜力和应用前景。[page::0][page::1][page::8][page::11][page::13][page::15][page::17]
