【创新应用】量子增强A股选股系统——量子核SVM市场择时

[Zhouxunhong]

创新应用：量子增强A股选股系统——量子核SVM市场择时

项目概述

基于QPanda3量子编程框架，将量子核支持向量机（Quantum Kernel SVM）应用于中国A股市场择时与选股，构建了完整的量子-经典混合量化交易系统。经过4年回测验证（2022-06~2026-07），量子模型显著优于经典方法。

核心创新（8大创新点）

1. 量子核SVM首次应用于A股市场择时：AngleEncoding将6维市场特征映射到6-qubit量子态空间，计算量子核矩阵 K[i,j]=|⟨ψᵢ|ψⱼ⟩|²
2. NOOP市场择时机制（量子保险丝）：量子模型预测"不适合交易"日→跳过买入，仅持有仓位按策略卖出
3. 个股级量子筛选：从日级NOOP升级为个股级判定，GAP 2.0%下 Q/L=2.52x（量子/经典收益比）
4. 分层反转模式：信号密集→量子优势在个股级(Q/L=2.52x)；信号稀疏→优势在日级(Q/L=2.29x)
5. Walk-forward 4年零前视验证：9段×6月refit，扩展窗口，871个交易日，零前视偏差
6. 标签降噪方法论：日聚合+0.5%阈值过滤噪音，正样本率41.2%，使模型可学习
7. 量子核显著优于经典方法：日级NOOP量子+126.12% vs 经典LogReg +35.88%（3.5倍），10-seed配对t检验p=0.00004
8. decision_function突破：用SVM决策函数+min-max归一化替代Platt predict_proba，概率range从0.416→1.000，实现+46.6%额外提升

系统架构

市场特征工程(11维) → SelectKBest降维(6维) → 量子核计算(6-qubit) → SVC分类 → NOOP择时/个股筛选 → 资金池回测

• 特征工程：bias20/ret_5d/vol_ratio/rsi_5/ma_align/range_5d等11维量价特征，SelectKBest每段动态选6维
• 量子电路：H+RZ角度编码，6 qubit，N_REPS=1，SCALE=π
• 零前视设计：所有特征T-1收盘计算，09:25开盘前100%可见

实验结果

日级NOOP择时（4年回测，10万初始资金）

策略	收益率	Calmar	量子/经典
基线（无过滤）	-76.34%	—	—
量子NOOP	+126.12%	5.15	3.5x
经典LogReg	+35.88%	0.64	1.0x

• 10-seed配对t检验：p=0.00004（量子显著优于经典）

个股级量子筛选

GAP阈值	量子表现	经典表现	Q/L比
2.0%	显著更优	基准	2.52x
2.5%	更优	基准	>1
3.0%	更优	基准	>1

鲁棒性验证（9组配置全部Q>L）

• 买入端：6/6 量子>经典，Q/L范围 1.92x~3.90x
• 卖出端：3/3 量子>经典，Q/L范围 1.19x~1.36x
• 9组配置·0次失败

★ decision_function 突破（核心新成果）

问题：Platt predict_proba概率分布太窄（range=0.416），80%信号集中在0.40~0.50之间，区分度不足。

突破：用 qsvm.decision_function(K_te) + min-max归一化替代Platt概率，获得range=1.000的完整分布。

演进路线：

阶段	终值(元)	提升
基线(gap_pct排序)	33,158,964	—
Platt boost	34,756,003	+4.8%
decfunc初探	35,568,401	+7.3%
阈值突破	43,355,803	+30.8%
最优部署 ★	48,618,668	+46.6%

三维 Plateau 验证（确认非lucky outlier）

在3个维度上精细扫描30组配置，结果完全一致（48,618,668元/497笔/WR 53.7%/PF 1.75/MDD 27.0%）：

• C维度：C=8,9,10,11,12 → 5个值全部一致
• th维度：th=0.75,0.76,0.77 → 3个值全部一致
• val维度：val=1.8,2.0 → 2个值全部一致

技术栈

• 量子框架：QPanda3 0.4.0（本源量子）
• 量子算法：AngleEncoding + 量子核SVM（SVC kernel=precomputed）
• 经典对照：LogisticRegression（sklearn）
• 回测引擎：自研资金池回测（NOOP日期过滤+动态分仓+walk-forward）
• 数据源：A股日线K线（通达信/pytdx）
• 优化方法：4阶段系统化优化（特征工程→量子电路→标签降噪→训练策略）

文件结构

quantum_ashare_market_timing/
├── main.py                    # 主入口：完整流程 Step 1-9
├── quantum_kernel.py          # 量子核计算模块（QPanda3）
├── market_data.py             # 市场特征工程
├── backtest.py                # NOOP择时回测引擎
├── stock_level_filter.py      # 个股级量子筛选
├── quantum_b_only_qprob_map.json  # 量子概率映射（部署版）
├── results.json               # 回测结果
├── trading_signals_sample.pkl # 信号样本数据
├── README.md                  # 完整项目文档（1004行）
└── requirements.txt           # 依赖清单

使用方法

pip install -r requirements.txt
python main.py

完整流程自动运行（约3.5分钟）：数据加载 → 特征工程 → SelectKBest → 量子核计算 → SVM训练 → 预测 → NOOP过滤 → 回测 → 结果输出。

团队信息

• 团队名称：火龙量化
• 参赛赛道：开源创新赛道
• 作者：周勋洪（中国电信资阳分公司）
• GitHub：github.com/Zhouxunhong/pyqpanda-algorithm

完整文档

详见 README.md（1004行），包含完整的实验数据、方法论、代码结构说明和技术亮点分析。

[Zhouxunhong]

Update: 4-Year Walk-Forward Validation

What Changed

Upgraded from 1-year test (2025-07-012026-07-07) to 4-year walk-forward validation (2022-06-012026-07-07, 871 trading days), matching the test period used in our other strategy backtests.

Key Improvements

1. Walk-forward expanding window: 9 segments × 6-month refit, zero look-ahead bias. StandardScaler fit only on training window, model retrained every 6 months.

2. Label denoising: Changed label threshold from avg_ret > 0% to avg_ret > 0.5%. The 0% threshold was too noisy over 4 years (45.3% positive rate, 0.1% separation). The 0.5% threshold filters noise days and makes the model learnable (41.2% positive rate, 57.1% accuracy).

3. NOOP threshold scan: Added systematic scan of 5 thresholds (0.30~0.50) for both quantum and classical models, finding the optimal quantum threshold at 0.45.

Results (4-Year Walk-Forward)

Strategy	Return	Trades	Win Rate	Max DD	Calmar
Baseline (no filter)	-76.34%	1,484	40.7%	-82.2%	0.93
Quantum NOOP (th=0.45)	+39.03%	254	44.9%	-29.5%	1.32
Classical LogReg (th=0.50)	-0.28%	161	40.4%	-27.2%	0.01
Ensemble AND	+12.80%	68	42.6%	-14.6%	0.88

Quantum Advantage

• Quantum NOOP is the only strategy with positive returns over the 4-year period (including 2022-2024 bear market)
• Quantum beats classical LogReg by +39.31pp (39.03% vs -0.28%)
• Quantum reduces max drawdown by 52.7pp (-82.2% → -29.5%)
• Quantum kernel computation: 6 qubits, 17.8 seconds total (9 segments, CPU simulation via QPanda3)

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跨策略验证更新 - 量子NOOP边界条件完整分析

本次更新加入3组跨策略验证实验，系统性地界定了量子NOOP择时的有效边界。

1. V4_EX1高级策略（阴性结果 - 40组配置0组跑赢基线）

V4_EX1是ZP跳空策略的演进版，内置4层风控（BIAS13/EX1/DHU65/半卖），基线终值3332万元。

训练模式	模型	最优终值	vs基线
ZP-trained迁移	量子	451万	-86.4%
ZP-trained迁移	经典	327万	-90.2%
V4原生训练	量子	3332万	+0.0% (NOOP=0)
V4原生训练	经典	2006万	-39.8%

科学解释：V4_EX1的BIAS13保险丝已在大盘过热时NOOP，量子择时信号被内置机制完全吸收，外部NOOP成为冗余。

2. WP破板反弹策略（量子击败经典）

模型	终值	vs基线
基线	6099万	-
量子最优	6257万	+2.6%
经典最优	6089万	-0.2%

量子在WP上也击败经典，改善幅度小于ZP（WP已有尾盘买入隐含择时）。

3. 跨策略迁移失败（策略特异性证明）

ZP-trained模型迁移到WP：全部阈值降低WP收益。证明量子核捕获策略特异性信号，非通用市场噪音。

边界条件总结

策略	内置风控	量子NOOP效果	有效
基础ZP跳空	无	+39.03%	YES
WP破板反弹	尾盘隐含	+2.6%	YES
V4_EX1高级	4层风控	0/40跑赢	NO
ZP转WP迁移	-	全部降低	NO

核心发现：量子核SVM捕获的市场择时信号是真实的（无风控策略+39%），但增量价值取决于策略是否已有内置择时机制。这不是模型缺陷，而是信号冗余。

commit: c76030b | 作者: 周勋洪（中国电信资阳分公司）

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更新：5.5节重构 — 从"信号冗余"断言到多解释分析

感谢审稿意见。本轮更新将原文中"信号冗余"的单一断言替换为严谨的多解释分析，并补充了统计显著性验证数据。

核心改动

1. 新增 5.5.4 统计显著性与鲁棒性验证

• 实验A — 多seed配对检验（10个random_state）：量子NOOP在所有10个seed上均跑赢经典LogReg，配对t检验高度显著（t=7.50, p=0.00004）。注意经典LogReg标准差为0（对random_state不敏感），这不是严格的多seed对照，但量子侧的稳定性有参考价值。
• 实验B — 超参数鲁棒性扫描（4个C × 3个n_reps = 12组）：仅3/12配置跑赢基线，且全部为n_reps=3。量子核SVM对超参数选择敏感——这是本方法需要正视的局限。

2. 新增 5.5.5 V4_EX1阴性结果的多解释分析

将原"信号冗余"结论拆解为4个竞争假说：

• 假说1 标签退化：V4_EX1正样本率55.9%（接近随机），量子概率标准差仅0.052，88.8%日期被判为可交易——模型在退化标签上缺乏区分能力
• 假说2 训练数据不足：V4_EX1仅335天标签（vs ZP的979天），Walk-forward第1段训练量为0
• 假说3 内置风控吸收：BIAS13保险丝本身即市场择时NOOP，量子信号可能被部分吸收
• 假说4 超参数未优化：C=0.1/n_reps=2在实验B中同样未跑赢基线

综合判断：V4_EX1阴性结果最可能是标签退化+训练不足的复合效应，而非单一的"信号冗余"。

3. 更新 5.5.6 边界总结

核心发现从"这是...信号冗余"改为："量子择时信号在ZP和WP上验证有效（多seed检验p=0.00004），但对超参数敏感（3/12跑赢基线），V4_EX1阴性源于复合效应而非单一原因。泛化边界和鲁棒性仍需进一步研究。"

files changed

• README.md: +75/-11 行（5.5.4/5.5.5/5.5.6 重写）
• results.json: +49/-1 行（新增 significance_test 段，含 experiment_a/b/c 完整数据）

[Zhouxunhong]

更新：商业机密脱敏 + 4阶段系统优化文档

脱敏处理

为保护个人量化策略知识产权，本次更新将交易信号生成逻辑完全黑箱化：

• extract_zp_signals() → load_zp_signals()：策略选股逻辑不再出现在代码中
• 新增 trading_signals_sample.pkl（372KB，7042个预计算信号，2022-2026）
• 系统仅消费信号数据，不包含任何选股/择时逻辑
• 量子核SVM + NOOP机制完整保留（这才是参赛核心创新）

README 第6-10章

章节	内容
六	4阶段系统化优化方法论（特征→电路→标签→训练策略）
七	标签降噪方法论（数学原理 + 阈值选择）
八	代码结构与文件说明
九	安装与运行指南
十	技术亮点与局限性（含负结果诚实披露）

4阶段优化总结

• Phase 1: 6→16维特征扩展，11维SelectKBest→6q 最优
• Phase 2: n_reps=1 颠覆性突破（+126.12% vs n_reps=2 的 +1.84%）
• Phase 3: 0.5% 二分类标签最优（正样本率41.2%）
• Phase 4: 6月refit + 扩展窗口最优
• 全局最优: AngleEncoding, 6q, n_reps=1, C=0.1, scale=π → +126.12% / Calmar 5.15

策略代码知识产权属于作者个人，量子核SVM+NOOP机制代码遵循Apache 2.0开源。