资产量子网络 (QNA)：基于密度算子框架的市场依赖性与结构风险诊断
风险管理
2026-04-01 v3
摘要
经典相关性和滚动 PCA 通过协方差谱总结市场依赖性，但不提供基于滚动多特征轨迹构建的用于熵、纯度混合及标准化结构偏差的统一算子表示。我们提出资产量子网络 (Quantum Network of Assets, QNA)，这是一种受量子启发但非物理的密度算子框架，其中规范化的资产级状态向量诱导时间变化的市场算子及其相关叠加网络。该框架产生两种结构诊断工具：纠缠风险指数 (Entanglement Risk Index, ERI) 和量子早期预警信号 (Quantum Early-Warning Signal, QEWS)。使用 2020-2025 年间稳定的 NASDAQ-100 数据面板，覆盖疫情后、2022 年紧缩周期及 2025 年关税定价事件，我们展示 QNA 熵在制度层面与协方差谱熵及有效秩密切相关，但当算子由多特征滚动轨迹构建时，该方法便与经典方法形成差异。在仅使用收益的极限情况下，QNA 位于经典谱总结附近；当包含波动率和流动性通道后，QNA 捕捉更广泛的依赖性重构，并在 2025 年 4 月关税升级期间产生最清晰的增量信号，当时 QEWS 急剧转变，而滚动-z 经典谱基准仅有适度变动。因此，QNA 不取代协方差谱方法，而是在滚动多特征市场状态下，对熵、纯度混合及事件对齐的结构偏差进行联合分析的统一算子表示。
引用
@article{arxiv.2511.21515,
title = {Quantum Network of Assets (QNA): A Density-Operator Framework for Market Dependence and Structural Risk Diagnostics},
author = {Hui Gong and Akash Sedai and Francesca Medda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.21515},
year = {2026}
}
备注
17 pages, 2 figures, 3 tables. for code, see https://github.com/gonghui945/QNA