【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体地，涉及一种基于量子比特的资产数据配置方法及装置。
技术介绍
1、在金融领域中，资产数据组合配置优化问题是一种非常重要的问题。该问题的目的是将有限的资源最大程度地分配到不同的资产中，从而在最小化风险的同时实现最大化收益。这是一种复杂的问题，因为需要平衡多个相关资产之间的优劣，同时考虑资产之间的协方差关系以及他们的风险和收益率。
2、量子算法中解决投资组合优化问题的方案有许多，包括qaoa算法，hhl算法，grover算法，量子退火算法等。其中qaoa算法最容易在nisq计算机中实现。
3、当前在nisq时代，量子计算机的可使用比特数非常有限。例如，最高可用的真实量子计算机比特数还不到100。而在模拟器中，大型超算可使用的比特数仅约为60，而个人电脑受内存影响只能支持30个量子比特。且现有的qaoa算法通常只能处理离散马科维兹模型，而离散马科维兹模型通常需要预设一个精度，例如1％。使用当前的qaoa算法得到的结果通常是该精度的整数倍，例如5代表了5％。在解决10个资产的投资组合优化问题时，需要90个量子比特才能保持精度在1％的范围内，需要150个量子比特才能保持在千分之一的范围内，而这已经超出了实验室模拟的范围。因此当前使用的优化方法所能模拟的范围依然实验级别，尚无法应用于实际业务，无法体现出量子计算优越性。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的主要目的在于提供一种基于量子比特的资产数据配置方法及装置，以在解决量子计算机可支持的量子比
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于量子比特的资产数据配置方法，包括：
3、根据资产参数和最大量子比特数确定精度参数；
4、根据所述精度参数和所述资产参数确定资产配置数据；
5、根据衰减因子和所述资产配置数据更新所述精度参数和所述资产参数后进行对应迭代计算；
6、根据所述精度参数和目标精度参数的比较结果确定所述资产配置数据为目标资产配置数据。
7、在其中一种实施例中，根据衰减因子和所述资产配置数据更新所述精度参数和所述资产参数后进行对应迭代计算包括：
8、根据所述衰减因子更新所述精度参数；
9、根据所述衰减因子和所述资产配置数据更新所述资产参数。
10、在其中一种实施例中，所述资产配置数据包括资产上界数据和资产下界数据；
11、根据所述迭代次数和所述资产配置数据更新所述资产参数包括：
12、根据所述资产上界数据、所述资产下界数据、所述衰减因子和所述资产配置数据确定界限更新数据；
13、根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据和所述资产下界数据。
14、在其中一种实施例中，根据所述资产上界数据、所述资产下界数据、所述衰减因子和所述资产配置数据确定界限更新数据包括：
15、根据所述资产上界数据和所述资产下界数据确定资产数据范围；
16、根据所述资产数据范围、所述衰减因子和所述资产配置数据确定所述界限更新数据。
17、在其中一种实施例中，根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据和所述资产下界数据包括：
18、根据所述界限更新数据与所述资产上界数据的比较结果更新所述资产上界数据；
19、根据所述界限更新数据与所述资产下界数据的比较结果更新所述资产下界数据。
20、在其中一种实施例中，根据所述界限更新数据与所述资产上界数据的比较结果更新所述资产上界数据包括：
21、当所述界限更新数据大于所述资产上界数据时，根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据。
22、在其中一种实施例中，根据所述界限更新数据与所述资产下界数据的比较结果更新所述资产下界数据包括：
23、当所述界限更新数据小于所述资产下界数据时，根据所述界限更新数据更新所述资产下界数据。
24、在其中一种实施例中，根据所述精度参数和所述目标精度参数的比较结果确定所述资产配置数据为目标资产配置数据包括：
25、当所述精度参数小于或等于目标精度参数时，确定所述资产配置数据为目标资产配置数据。
26、本专利技术实施例还提供一种基于量子比特的资产数据配置装置，包括：
27、精度参数模块，用于根据资产参数和最大量子比特数确定精度参数；
28、资产配置数据模块，用于根据所述精度参数和所述资产参数确定资产配置数据；
29、迭代计算模块，用于根据衰减因子和所述资产配置数据更新所述精度参数和所述资产参数后进行对应迭代计算；
30、目标资产配置数据模块，用于根据所述精度参数和目标精度参数的比较结果确定所述资产配置数据为目标资产配置数据。
31、在其中一种实施例中，所述迭代计算模块包括：
32、精度参数更新单元，用于根据所述衰减因子更新所述精度参数；
33、资产参数更新单元，用于根据所述衰减因子和所述资产配置数据更新所述资产参数。
34、在其中一种实施例中，所述资产配置数据包括资产上界数据和资产下界数据；
35、所述资产参数更新单元包括：
36、界限更新数据子单元，用于根据所述资产上界数据、所述资产下界数据、所述衰减因子和所述资产配置数据确定界限更新数据；
37、资产上下界数据子单元，用于根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据和所述资产下界数据。
38、在其中一种实施例中，所述界限更新数据子单元具体用于：
39、根据所述资产上界数据和所述资产下界数据确定资产数据范围；
40、根据所述资产数据范围、所述衰减因子和所述资产配置数据确定所述界限更新数据。
41、在其中一种实施例中，所述资产上下界数据子单元具体用于：
42、根据所述界限更新数据与所述资产上界数据的比较结果更新所述资产上界数据；
43、根据所述界限更新数据与所述资产下界数据的比较结果更新所述资产下界数据。
44、在其中一种实施例中，所述资产上下界数据子单元具体用于：
45、当所述界限更新数据大于所述资产上界数据时，根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据。
46、在其中一种实施例中，所述资产上下界数据子单元具体用于：
47、当所述界限更新数据小于所述资产下界数据时，根据所述界限更新数据更新所述资产下界数据。
48、在其中一种实施例中，所述目标资产配置数据模块具体用于：
49、当所述精度参数小于或等于目标精度参数时，确定所述资产配置数据为目标资产配置数据。
50、本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现所述的基于量子比特的资产数据配置方法的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据衰减因子和所述资产配置数据更新所述精度参数和所述资产参数后进行对应迭代计算包括：
3.根据权利要求2所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，所述资产配置数据包括资产上界数据和资产下界数据；
4.根据权利要求3所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述资产上界数据、所述资产下界数据、所述衰减因子和所述资产配置数据确定界限更新数据包括：
5.根据权利要求3所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据和所述资产下界数据包括：
6.根据权利要求5所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述界限更新数据与所述资产上界数据的比较结果更新所述资产上界数据包括：
7.根据权利要求5所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述界限更新数据与所述资产下界数据的比较结果更新所述资产下界数据包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据衰减因子和所述资产配置数据更新所述精度参数和所述资产参数后进行对应迭代计算包括：
3.根据权利要求2所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，所述资产配置数据包括资产上界数据和资产下界数据；
4.根据权利要求3所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述资产上界数据、所述资产下界数据、所述衰减因子和所述资产配置数据确定界限更新数据包括：
5.根据权利要求3所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述界限更新数据更新所述资产上界数据和所述资产下界数据包括：
6.根据权利要求5所述的基于量子比特的资产数据配置方法，其特征在于，根据所述界限更新数据与所述资产上界数据的比较结果更新所述资产上界数据包括：
7.根据权利要求5所述的基于量子比特的资产数据配置...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈柄任，吴磊，李鑫，张晓旭，高振涛，蔚栋敏，陈慧，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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