HSBC/IBM: 34 % bessere Bond-Preisprognosen mit Quanten-Hybrid – Potenzial sichtbar, Produktivbetrieb und Skalierung noch unbewiesen.
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HSBC und IBM haben ein Handelsmodell für europäische Unternehmensanleihen getestet, das klassische Methoden mit Quantenroutinen auf IBMs Heron-Prozessor kombiniert. Ergebnis laut Bank und Partnern: Die Vorhersage, ob ein Geschäft zum quotierten Preis zustande kommt, verbesserte sich um bis zu 34 Prozent gegenüber gängigen Verfahren. Datengrundlage waren über eine Million RFQs zu mehr als 5.000 Bonds aus den Jahren 2023/2024. Von einem „weltweit ersten empirischen Nachweis“ des Nutzens heutiger Quantenrechner im algorithmischen Anleihehandel ist die Rede.
Die Ergebnisse zielen besonders auf außerbörsliche Märkte mit fragmentierter Liquidität: bessere Preissetzung, höhere Abschlusswahrscheinlichkeit, perspektivisch 24/7-Abwicklung. Doch die Messung erfolgte auf anonymisierten historischen Daten, nicht in einer produktiven Live-Umgebung. Skalierung, Latenz, Stabilität und Kosten der Infrastruktur bleiben offen – ebenso, ob der Vorteil in anderen Marktphasen oder Assetklassen trägt. HSBC selbst betont, die Resultate ließen keine „generalisierenden Garantien“ zu; die Industrialisierung steht noch aus.
Die Großbanken ringen um Anwendungsfälle jenseits der Laborstudie. IBM beschreibt den Vorstoß als Baustein eines hybriden, „quantenzentrischen“ Computings, das klassische Pipelines punktuell mit Quantenmodulen verstärkt. Parallel investieren Wettbewerber wie JPMorgan, Goldman Sachs oder Citi in ähnliche Pfade – vom Pricing über Portfolio-Optimierung bis zum Collateral-Management. Ob HSBCs Vorsprung trägt, entscheidet sich an drei Fronten: reproduzierbarer Alpha-Effekt in Echtzeit, robuste Governance (Modell- und Marktrisiken) und belastbares Kosten-/Nutzen-Profil im Handel.
„Ist dies ein ‚Sputnik-Moment‘ für die Quantenphysik? Mein Bauchgefühl sagt ja“, sagt Philip Intallura, Leiter Quantentechnologien bei HSBC – verbunden mit dem Hinweis, dass weitere Einsatzfelder folgen dürften. Die Branche steht damit an einem Scheideweg: zwischen erstem empirischem Mehrwert und der harten Arbeit, diesen Vorteil in die Produktionsreife zu übersetzen.
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