Q-PhotoMarket探索光子混合量子金融预测

Q-PhotoMarket提出面向金融市场预测的光子混合量子神经网络设计空间探索框架；论文摘要称，框架搜索逾5,000种有效配置，并通过贝叶斯优化提高搜索效率。 配置覆盖输入光子态、线路架构、纠缠模型和测量策略。作者称，在美国、印度及加密货币市场上，该方法识别出跨市场较稳定的高性能架构；加入阈值校准和预测坍缩诊断后，相对经典机器学习基线呈现有竞争力的表现。上述结果目前仅见于论文摘要，尚不能视为已核验的硬件实验或独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。