HQNN-FSP: A Hybrid Classical-Quantum Neural Network for Regression-Based Financial Stock Market Prediction
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摘要
本文提出了一种融合经典深度学习与量子神经网络的混合模型，用于股票市场回归预测。通过引入定制量子变分电路与混合优化策略，显著提升了对复杂金融时间序列的预测性能。实验以历史股价及技术指标为数据基础，采用时间序列交叉验证与多种优化手段验证模型准确性，结果表明混合模型在误差分布稳定性与预测鲁棒性方面优于纯量子模型，但仍有提升空间以匹配最先进经典方法 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9]。
