一种基于量子计算的风险管理模型生成方法及系统与流程

1.本技术涉及风险管理技术领域，具体而言，涉及一种基于量子计算的风险管理模型生成方法及系统。


背景技术：

2.目前，银行风险管理系统使用大量的信息技术，包括硬件、软件、网络等，在信息安全、数据质量、系统安全等方面存在风险，一旦出现问题，将会对银行的业务和客户产生不良影响。市场和业务环境的不断变化常常会导致出现新的风险类型和风险情况，这些新兴风险不仅在本质上不同于已知风险，而且难以完全预测和管理。


技术实现要素：

3.本技术实施例的目的在于提供一种基于量子计算的风险管理模型生成方法、系统、量子计算机及计算机可读存储介质，可以实现提高风险管理的处理效率及准确性的技术效果。
4.第一方面，本技术实施例提供了一种基于量子计算的风险管理模型生成方法，包括：
5.基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；
6.基于量子随机数生成获得随机数数据；
7.基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；
8.基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。
9.在上述实现过程中，该基于量子计算的风险管理模型生成方法通过使用量子蒙特卡罗模拟、量子随机数生成、预设量子优化算法获得模拟数据、随机数数据、资产调整数据，并根据预设量子机器学习算法对模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型，通过风险管理模型处理金融风险管理问题；从而，该基于量子计算的风险管理模型生成方法利用量子计算机处理金融风险管理，与传统的计算机相比，量子计算机可以更快地处理大规模和复杂的数据，并提供更准确的结果，基于量子计算技术的风险管理将可以更快速、更准确地处理金融风险问题，为金融机构提供更好的风险管理解决方案，实现提高风险管理的处理效率及准确性的技术效果。
10.进一步地，基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据的步骤，包括：
11.根据所述待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；
12.通过演化算符对所述量子比特信息进行演化；
13.对演化后的所述量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；
14.根据所述模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。
15.在上述实现过程中，量子蒙特卡罗模拟可以用于求解一些复杂的优化问题，如能
量最小化、物理系统的稳态等问题；与传统的蒙特卡罗方法相比，量子蒙特卡罗模拟可以实现更快速和更精确的模拟。
16.进一步地，基于量子随机数生成获得随机数数据的步骤，包括：
17.基于单光子干涉量子随机数生成、量子纠缠量子随机数生成或量子测量量子随机数生成中的一种或多种方法获得随机数数据。
18.进一步地，所述预设量子优化算法包括量子模拟算法、量子近似优化算法、量子遗传算法、量子蒙特卡洛算法中的一种或多种。
19.进一步地，基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤，包括：
20.通过量子傅里叶变换将所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据编码为量子态输入数据；
21.在预设量子计算机上基于所述预设量子机器学习算法运行，将所述量子态输入数据输入至所述预设量子机器学习算法进行量子回路训练，获得风险管理模型。
22.进一步地，在基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤之后，所述方法还包括：
23.在所述预设量子计算机上对训练好的风险管理模型进行验证和测试，获得测试结果。
24.第二方面，本技术实施例提供的一种基于量子计算的风险管理模型生成系统，包括：
25.模拟单元，用于基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；
26.随机数单元，用于基于量子随机数生成获得随机数数据；
27.资产组合单元，用于基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；
28.训练单元，用于基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。
29.进一步地，所述模拟单元具体用于：
30.根据所述待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；
31.通过演化算符对所述量子比特信息进行演化；
32.对演化后的所述量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；
33.根据所述模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。
34.进一步地，所述随机数单元具体用于：基于单光子干涉量子随机数生成、量子纠缠量子随机数生成或量子测量量子随机数生成中的一种或多种方法获得随机数数据。
35.进一步地，所述训练单元具体用于：
36.通过量子傅里叶变换将所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据编码为量子态输入数据；
37.在预设量子计算机上基于所述预设量子机器学习算法运行，将所述量子态输入数据输入至所述预设量子机器学习算法进行量子回路训练，获得风险管理模型。
38.进一步地，所述基于量子计算的风险管理模型生成系统还包括测试单元，所述测
试单元用于在所述预设量子计算机上对训练好的风险管理模型进行验证和测试，获得测试结果。
39.第三方面，本技术实施例提供的一种量子计算机，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。
40.第四方面，本技术实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
41.第五方面，本技术实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
42.本技术公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本技术公开的上述技术即可得知。
43.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
44.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
45.图1为本技术实施例提供的一种基于量子计算的风险管理模型生成方法的流程示意图；
46.图2为本技术实施例提供的另一种基于量子计算的风险管理模型生成方法的流程示意图；
47.图3为本技术实施例提供的基于量子计算的风险管理模型生成系统的结构框图；
48.图4为本技术实施例提供的一种量子计算机的结构框图。
具体实施方式
49.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
50.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
51.本技术实施例提供了一种基于量子计算的风险管理模型生成方法、系统、量子计算机及计算机可读存储介质，可以应用于金融风险管理的过程中；该基于量子计算的风险管理模型生成方法通过使用量子蒙特卡罗模拟、量子随机数生成、预设量子优化算法获得模拟数据、随机数数据、资产调整数据，并根据预设量子机器学习算法对模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型，通过风险管理模型处理金融风险管理问题；从而，该基于量子计算的风险管理模型生成方法利用量子计算机处理金融风险管理，与传统的计算机相比，量子计算机可以更快地处理大规模和复杂的数据，并提供更准确的结
果，基于量子计算技术的风险管理将可以更快速、更准确地处理金融风险问题，为金融机构提供更好的风险管理解决方案，实现提高风险管理的处理效率及准确性的技术效果。
52.请参见图1，图1为本技术实施例提供的一种基于量子计算的风险管理模型生成方法的流程示意图，该基于量子计算的风险管理模型生成方法包括如下步骤：
53.s100：基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；
54.示例性地，量子蒙特卡罗模拟是将蒙特卡罗方法与量子计算机结合起来，利用量子计算机的并行性和干涉效应，实现更快速和更精确的模拟。
55.示例性地，蒙特卡罗模拟在金融市场中常用于进行预测和风险管理；可选地，蒙特卡罗模拟的具体步骤示例如下：
56.1.确定模拟的事件和时间范围：需要确定所要模拟的事件，例如股票价格、汇率变化等，以及模拟的时间范围；
57.2.收集数据和确定概率分布：需要收集历史数据，确定所模拟的数据的概率分布，例如正态分布、对数正态分布等；
58.3.生成随机数：使用随机数生成器，按照所确定的概率分布生成随机数；
59.4.建立模型：根据所要模拟的事件和随机数，建立金融市场的模型，例如布莱克-斯科尔斯期权定价模型、蒙特卡罗模拟风险价值等；
60.5.运行模拟：运用生成的随机数，运行模拟并记录结果；
61.6.分析结果：分析所模拟得到的结果，例如计算期望值、方差、风险价值等。
62.7.修正模型：如果模拟结果与市场实际情况不符，则需要对模型进行修正，重新运行模拟，直至结果符合预期。
63.s200：基于量子随机数生成获得随机数数据；
64.示例性地，金融风险管理需要大量的随机数，例如在随机波动的市场情况下进行风险估计。传统计算机的伪随机数生成算法在一定程度上是可预测的，而利用量子计算机，基于量子随机数生成可以生成真正的随机数，提高了随机性和不可预测性，从而更准确地估计金融风险。
65.s300：基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；
66.示例性地，金融机构需要对资产组合进行优化和调整，以最大化回报并最小化风险。传统计算机需要消耗大量的时间和资源来计算资产组合优化问题，而利用量子计算机，基于预设量子优化算法可以更快速地解决这个问题。
67.s400：基于预设量子机器学习算法根据模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。
68.示例性地，金融风险管理需要对大量数据进行分析和处理。传统机器学习算法可能需要大量的训练数据和时间，而利用量子计算机，通过预设量子机器学习算法可以更快地训练出准确的模型，从而更准确地预测金融风险。
69.在一些实施方式中，该基于量子计算的风险管理模型生成方法通过使用量子蒙特卡罗模拟、量子随机数生成、预设量子优化算法获得模拟数据、随机数数据、资产调整数据，并根据预设量子机器学习算法对模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型，通过风险管理模型处理金融风险管理问题；从而，该基于量子计算的风险管理模
型生成方法利用量子计算机处理金融风险管理，与传统的计算机相比，量子计算机可以更快地处理大规模和复杂的数据，并提供更准确的结果，基于量子计算技术的风险管理将可以更快速、更准确地处理金融风险问题，为金融机构提供更好的风险管理解决方案，实现提高风险管理的处理效率及准确性的技术效果。
70.请参见图2，图2为本技术实施例提供的另一种基于量子计算的风险管理模型生成方法的流程示意图。
71.示例性地，s100：基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据的步骤，包括：
72.s110：根据待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；
73.s120：通过演化算符对量子比特信息进行演化；
74.s130：对演化后的量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；
75.s140：根据模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。
76.示例性地，量子蒙特卡罗模拟可以用于求解一些复杂的优化问题，如能量最小化、物理系统的稳态等问题；与传统的蒙特卡罗方法相比，量子蒙特卡罗模拟可以实现更快速和更精确的模拟。
77.示例性地，s200：基于量子随机数生成获得随机数数据的步骤，包括：
78.s210：基于单光子干涉量子随机数生成、量子纠缠量子随机数生成或量子测量量子随机数生成中的一种或多种方法获得随机数数据。
79.示例性地，基于单光子干涉的量子随机数生成方法，通过利用单光子的干涉效应来生成随机数，通常使用的器件包括晶体、光栅等；
80.示例性地，基于量子纠缠的量子随机数生成方法，通过量子纠缠的原理来实现随机数的生成，通常需要两个或多个光子之间的量子纠缠。
81.示例性地，基于量子测量的量子随机数生成方法，利用光子的随机性质和量子测量的原理来实现随机数的生成，常用的量子测量器件包括半波片、四分之一波片等。
82.示例性地，预设量子优化算法包括量子模拟算法、量子近似优化算法、量子遗传算法、量子蒙特卡洛算法中的一种或多种。
83.示例性地，量子模拟算法，利用量子计算机模拟优化问题的物理系统，从而实现求解优化问题的目标。例如，量子变分算法(vqa，variational quantum algorithms)可以用来求解量子系统的基态能量。
84.示例性地，量子近似优化算法，利用量子计算机来求解近似优化问题，以获得接近最优解的解决方案。例如，量子近似优化算法(qaoa，quantum approximate optimization algorithm)可以用来求解最小化问题。
85.示例性地，量子遗传算法，利用量子计算机模拟自然选择和遗传进化过程，从而求解优化问题。例如，量子遗传算法(qga
，
quantum inspired genetic algorithm)可以用来求解带约束的优化问题。
86.示例性地，量子蒙特卡洛算法，利用量子计算机模拟蒙特卡洛随机过程，从而实现求解优化问题的目标。例如，量子马尔科夫链蒙特卡洛算法(qmc，quantum markov chain monte carlo)可以用来求解能量最小化问题。
87.示例性地，s400：基于预设量子机器学习算法根据模拟数据、随机数数据、资产调
整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤，包括：
88.s410：通过量子傅里叶变换将模拟数据、随机数数据、资产调整数据编码为量子态输入数据；
89.s420：在预设量子计算机上基于预设量子机器学习算法运行，将量子态输入数据输入至预设量子机器学习算法进行量子回路训练，获得风险管理模型。
90.示例性地，在s400：基于预设量子机器学习算法根据模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤之后，方法还包括：
91.s500：在预设量子计算机上对训练好的风险管理模型进行验证和测试，获得测试结果。
92.示例性地，量子机器学习与传统机器学习的步骤不同，需要使用量子态来表示输入数据和输出结果，并使用量子门进行计算和处理。量子机器学习的步骤需要经过量子算法选择、量子算法实现、量子回路训练、模型验证和测试等多个阶段，以最终得到一个准确的量子机器学习模型；量子技术可以通过以下方式进行银行风险管理：
93.1.量子随机数生成：银行可以使用量子随机数生成器生成安全的随机数，用于密码学协议和数字签名等方面，从而增强银行的安全性和防范风险。
94.2.量子隐私计算：银行可以使用量子技术进行保护数据隐私，例如使用同态加密技术进行计算，从而避免敏感数据泄露。
95.3.量子增强的人工智能：银行可以使用量子技术优化机器学习和人工智能算法，从而快速、准确地识别和预测风险。
96.4.量子密码学协议：银行可以利用量子密码学协议实现更安全的通讯和文件传输，从而保护机密数据不受黑客攻击和窃取。
97.在一些实施方式中，结合图1至图2，本技术实施例提供的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其具体步骤示例如下：
98.1、量子蒙特卡罗模拟：风险管理通常需要对金融市场进行模拟和预测。传统计算机模拟需要消耗大量的计算资源和时间，而量子计算机可以更快地模拟金融市场的变化趋势，帮助金融机构更准确地评估风险；
99.量子蒙特卡罗模拟是一种利用量子计算机模拟蒙特卡罗方法的算法；蒙特卡罗方法是一种通过随机抽样得到近似解的计算方法，广泛应用于科学计算、金融风险管理、图像处理等领域；
100.量子蒙特卡罗模拟是将蒙特卡罗方法与量子计算机结合起来，利用量子计算机的并行性和干涉效应，实现更快速和更精确的模拟；
101.具体地，量子蒙特卡罗模拟主要分为以下几个步骤：
102.1.1、量子态制备：将初始状态编码成量子比特，可以通过量子门操作和测量来实现。
103.1.2、演化操作：通过演化算符对量子态进行演化，实现问题的模拟。演化算符可以通过哈密顿量的构造得到，常见的包括量子随机行走算符等。
104.1.3、重复模拟：对演化后的量子态进行测量，得到模拟结果。这个过程可以通过重复多次模拟得到更准确的结果。
105.1.4、统计分析：对模拟结果进行统计分析，得到期望值和方差等统计量。
106.量子蒙特卡罗模拟可以用来求解一些复杂的优化问题，如能量最小化、物理系统的稳态等问题；与传统的蒙特卡罗方法相比，量子蒙特卡罗模拟可以实现更快速和更精确的模拟，但是目前由于量子计算机的限制，实现的规模还比较有限；
107.2、量子随机数生成：金融风险管理需要大量的随机数，例如在随机波动的市场情况下进行风险估计。传统计算机的伪随机数生成算法在一定程度上是可预测的，而量子计算机可以生成真正的随机数，提高了随机性和不可预测性，从而更准确地估计金融风险；
108.量子随机数生成是指利用量子力学的随机性质来生成高质量的随机数，相对于传统的伪随机数生成器，具有更高的安全性和可靠性。在密码学、安全通信、金融交易等领域都有重要应用；
109.量子随机数生成的基本原理是，利用单光子的随机性质来实现随机数的生成。具体来说，可以利用光子在量子态之间的跃迁来实现量子随机数的生成。在实现上，一般采用单光子源产生光子，然后将光子通过一个光学系统，使其随机地分布在两个状态之间，最后测量光子的状态，得到一个随机比特；
110.3、量子优化算法：金融机构需要对资产组合进行优化和调整，以最大化回报并最小化风险；传统计算机需要消耗大量的时间和资源来计算资产组合优化问题，而量子计算机可以更快速地解决这个问题；
111.量子优化算法是指一类基于量子计算机的优化算法，主要用于解决一些复杂的优化问题。与传统优化算法相比，量子优化算法可以利用量子计算机的并行性和量子态的干涉效应来加速优化过程，从而获得更快的计算速度和更高的求解精度；
112.4、量子机器学习：金融风险管理需要对大量数据进行分析和处理。传统机器学习算法可能需要大量的训练数据和时间，而量子机器学习可以更快地训练出准确的模型，从而更准确地预测金融风险；
113.量子机器学习是一种利用量子计算机进行机器学习的方法，它的步骤与传统机器学习的步骤有些不同，主要包括以下几个步骤：
114.4.1、数据准备：量子机器学习需要准备量子态来表示输入数据。与传统机器学习相比，量子机器学习的输入数据通常需要经过编码和量子化处理。例如，使用量子傅里叶变换(qft，quantum fourier transform)将经典数据编码为量子态；
115.4.2、量子算法选择：选择适合于特定问题的量子机器学习算法。常用的量子机器学习算法包括量子支持向量机(qsvm，quantum support vector machine)、量子神经网络(qnn，quantum)等；
116.4.3、量子算法实现：在量子计算机上实现选定的量子机器学习算法。与传统机器学习相比，量子机器学习需要使用量子门来操作量子比特，从而进行计算和处理；
117.4.4、量子回路训练：使用训练数据来训练量子机器学习算法。与传统机器学习相比，量子机器学习的训练需要进行量子回路的优化和迭代，从而最小化损失函数并提高模型准确率；
118.4.5、模型验证和测试：在量子计算机上对训练好的量子机器学习模型进行验证和测试。与传统机器学习相比，量子机器学习需要使用量子态来表示输入数据和输出结果，从而进行模型的验证和测试。
119.请参见图3，图3为本技术实施例提供的基于量子计算的风险管理模型生成系统的
结构框图，该基于量子计算的风险管理模型生成系统包括：
120.模拟单元100，用于基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；
121.随机数单元200，用于基于量子随机数生成获得随机数数据；
122.资产组合单元300，用于基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；
123.训练单元400，用于基于预设量子机器学习算法根据模拟数据、随机数数据、资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。
124.示例性地，模拟单元100具体用于：
125.根据待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；
126.通过演化算符对量子比特信息进行演化；
127.对演化后的量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；
128.根据模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。
129.示例性地，随机数单元200具体用于：基于单光子干涉量子随机数生成、量子纠缠量子随机数生成或量子测量量子随机数生成中的一种或多种方法获得随机数数据。
130.示例性地，训练单元400具体用于：
131.通过量子傅里叶变换将模拟数据、随机数数据、资产调整数据编码为量子态输入数据；
132.在预设量子计算机上基于预设量子机器学习算法运行，将量子态输入数据输入至预设量子机器学习算法进行量子回路训练，获得风险管理模型。
133.示例性地，基于量子计算的风险管理模型生成系统还包括测试单元，测试单元用于在预设量子计算机上对训练好的风险管理模型进行验证和测试，获得测试结果。
134.需要注意的是，本技术实施例提供的基于量子计算的风险管理模型生成系统与图1和图2所示的方法实施例相对应，为避免重复，此处不再赘述。
135.本技术还提供一种量子计算机，请参见图4，图4为本技术实施例提供的一种量子计算机的结构框图。量子计算机可以包括处理器510、通信接口520、存储器530和至少一个通信总线540。其中，通信总线540用于实现这些组件直接的连接通信。其中，本技术实施例中量子计算机的通信接口520用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。处理器510可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。
136.上述的处理器510可以是通用处理器，包括中央处理器(cpu，central processing unit)、网络处理器(np，network processor)等；还可以是数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器510也可以是任何常规的处理器等。
137.存储器530可以是，但不限于，随机存取存储器(ram，random access memory)，只读存储器(rom，read only memory)，可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)，可擦除只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)，电可擦除只读存储器(eeprom，electric erasable programmable read-only memory)等。存储器530中存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器510执行时，量子
计算机可以执行上述图1至图2方法实施例涉及的各个步骤。
138.可选地，量子计算机还可以包括存储控制器、输入输出单元。
139.所述存储器530、存储控制器、处理器510、外设接口、输入输出单元各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通信总线540实现电性连接。所述处理器510用于执行存储器530中存储的可执行模块，例如量子计算机包括的软件功能模块或计算机程序。
140.输入输出单元用于提供给用户创建任务以及为该任务创建启动可选时段或预设执行时间以实现用户与服务器的交互。所述输入输出单元可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
141.可以理解，图4所示的结构仅为示意，所述量子计算机还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。图4中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
142.本技术实施例还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，所述计算机程序被处理器执行时实现方法实施例所述的方法，为避免重复，此处不再赘述。
143.本技术还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行方法实施例所述的方法。
144.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
145.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
146.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
147.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和
字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
148.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
149.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

技术特征：
1.一种基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，包括：基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；基于量子随机数生成获得随机数数据；基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。2.根据权利要求1所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据的步骤，包括：根据所述待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；通过演化算符对所述量子比特信息进行演化；对演化后的所述量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；根据所述模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。3.根据权利要求1或2所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，基于量子随机数生成获得随机数数据的步骤，包括：基于单光子干涉量子随机数生成、量子纠缠量子随机数生成或量子测量量子随机数生成中的一种或多种方法获得随机数数据。4.根据权利要求1所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，所述预设量子优化算法包括量子模拟算法、量子近似优化算法、量子遗传算法、量子蒙特卡洛算法中的一种或多种。5.根据权利要求1所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤，包括：通过量子傅里叶变换将所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据编码为量子态输入数据；在预设量子计算机上基于所述预设量子机器学习算法运行，将所述量子态输入数据输入至所述预设量子机器学习算法进行量子回路训练，获得风险管理模型。6.根据权利要求5所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法，其特征在于，在基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型的步骤之后，所述方法还包括：在所述预设量子计算机上对训练好的风险管理模型进行验证和测试，获得测试结果。7.一种基于量子计算的风险管理模型生成系统，其特征在于，包括：模拟单元，用于基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；随机数单元，用于基于量子随机数生成获得随机数数据；资产组合单元，用于基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；训练单元，用于基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。8.根据权利要求7所述的基于量子计算的风险管理模型生成系统，其特征在于，所述模拟单元具体用于：
根据所述待管理金融数据进行初始状态编码，获得量子比特信息；通过演化算符对所述量子比特信息进行演化；对演化后的所述量子比特信息的量子态进行测量，获得模拟结果；根据所述模拟结果进行统计分析，获得模拟数据。9.一种量子计算机，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至权利要求6任一项所述的基于量子计算的风险管理模型生成方法。

技术总结
本申请实施例提供一种基于量子计算的风险管理模型生成方法及系统，涉及风险管理技术领域。该基于量子计算的风险管理模型生成方法包括：基于量子蒙特卡罗模拟对待管理金融数据进行模拟，获得模拟数据；基于量子随机数生成获得随机数数据；基于预设量子优化算法对待管理资产组合数据进行调整，获得资产调整数据；基于预设量子机器学习算法根据所述模拟数据、所述随机数数据、所述资产调整数据进行训练，获得风险管理模型。该基于量子计算的风险管理模型生成方法可以实现提高风险管理的处理效率及准确性的技术效果。率及准确性的技术效果。率及准确性的技术效果。


技术研发人员：贾俊
受保护的技术使用者：平安银行股份有限公司
技术研发日：2023.06.09
技术公布日：2023/8/30