في عصر تتزايد فيه التحديات المالية، يبرز توقع تقلبات السوق (Financial Volatility Forecasting) كأحد أهم الأدوات اللازمة للمستثمرين وصانعي القرار. ومع طبيعة البيانات السوقية المعقدة وغير الخطية، أصبح من الضروري البحث عن نماذج أكثر دقة وكفاءة.في خطوة مبتكرة، تم اقتراح إطار عمل هجين (Hybrid Framework) يجمع بين قوة الشبكات العصبية التقليدية والقدرات الفريدة لنماذج الكم. يتمثل هذا النموذج في دمج شبكة الذاكرة القصيرة والطويلة (Long Short-Term Memory - LSTM) مع نموذج آلة كمومية توليدية (Quantum Circuit Born Machine - QCBM).

تعمل شبكة LSTM على استخراج الميزات الديناميكية من البيانات، في حين يسهم نموذج QCBM في نمذجة التوزيعات المعقدة للسوق. يظهر تقييم النموذج باستخدام بيانات عالية التردد من مؤشري SSE Composite وCSI 300 أن النموذج الجديد يتفوق بشكل كبير على نموذج LSTM التقليدي، حيث يُظهر تحسنًا ملحوظًا في مؤشرات الخطأ المتوسطة (MSE)، الجذر التربيعي للخطأ المتوسط (RMSE)، ومعايير QLIKE.

ومع إدخال آلية (Drop-Prior) العشوائية خلال التدريب، يساهم النموذج في استخراج المعلومات الهيكلية من النموذج الكمومي، مما يخلق نموذجًا واقعيًا يمكن استخدامه في التطبيقات العملية. إنه نموذج يقدم طريقة عملية لاستخدام الحوسبة الكمومية لتحسين النماذج التقليدية دون الحاجة لوقت استجابة كمومي أثناء التشغيل. في عالم يتطور بسرعة، يبدو أن هذا الإطار الهجين يمثل المستقبل لتوقعات السوق المالي.