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Markowitz 组合优化在带非凸约束（交易成本、 Cardinality、行业上限）时变成 NP-hard，经典梯度法和模拟退火都容易卡在局部最优。量子退火用横场提供的量子涨落穿透势垒而非翻越势垒，在高维非凸目标函数上找到了更好的全局最优。本文从 Ising/QUBO 编码出发，用 numpy 从零实现量子退火的经典模拟器，在 12 资产 + 因子结构的数据上做 20 次滚动窗口测试，量子退火的样本外 Sharpe 中位数比模拟退火高 0.3–0.5，比 Markowitz 高 0.2。附完整 Python 与三张真实计算图。

把 Markowitz 选股写成 QUBO，用 numpy 手写 statevector QAOA 在 10 只股票的小问题上命中精确解，再戳破 NISQ 现实：量子比特数、噪声、嵌入惩罚与 barren plateau，讲清它今天能干什么、不能干什么。