HSBC يروّج لفوز كمي: اختبار IBM يعزز توقعات تداول السندات بنسبة 34%

انطلاق IBM هيرون: HSBC تشير إلى مكاسب كمومية في تداول السندات الخوارزمية

أُعلن في 25 سبتمبر، أن التجربة المشتركة تروّج لأدلة عالمية حقيقية لأول مرة على أن آلات الكم اليوم يمكن أن تضيف قيمة في الأسواق الحية. الادعاء يستهدف الربح والخسارة، وليس المعايير النظرية. وهو موجه لمكاتب التداول خارج البورصة (OTC)، وليس للعرض التوضيحي.

HSBC وIBM أجريا سير عمل هجينيًا يجمع بين الكم والكلاسيكية على بيانات بالحجم الإنتاجي من سوق السندات الأوروبية للشركات، حيث تتحرك طلبات العرض السريع (RFQ) بسرعة.

كان الهدف واضحًا: توقع احتمالات الفوز باستفسارات العملاء بسعر معروض في طلبات العروض التنافسية. احتمالات أفضل تعني اقتباسات أذكى وملء أقل فواتًا.

مقارنة بالمعايير الصناعيّة الكلاسيكية القياسية، أظهر النهج الممكّن بالكم زيادة تصل إلى 34% في دقة التنبؤ. وهي زيادة ملموسة لمكتب تداول OTC يعيش على هوامش رقيقة.

بكل بساطة، تحسنت النماذج في تحديد متى سيتم تحقيق السعر المعروض فعلياً — إشارة مفيدة في سوق OTC حيث السرعة والدقة تدفعان الأرباح.

وصف فيليب إنتالورا من HSBC ذلك بأنه “اختراق عالمي أول”، قائلاً إن البنك الآن لديه مثال ملموس لقيمة الكم في الأجل القريب في القطاع المالي. زادت الثقة لأن المكاسب جاءت على الأجهزة الحالية، وليس على آلة نظرية.

قال جاي جامبيتا من IBM إن النتيجة جاءت من الجمع بين الخبرة المهنية والخوارزميات الحديثة على المعالجات المستضافة على السحابة. مزج الكيوبتات مع المهارات الكمية، ويمكنك العثور على الإشارة حيث تتوقف الأدوات الكلاسيكية.

تحت السطح، معالج هيرون من IBM وبرمجيات كيسكيت عززت الطرق الكلاسيكية، لاستخراج أنماط تسعير مخفية في البيانات الضوضائية. يستكشف الفضاء الحسابي الأكبر للكم زوايا غالبًا ما تتجاهلها الأدوات الكلاسيكية.

استهدفت التجربة قرار RFQ — هل يجب على الخوارزمية أن تقتبس، وكيف بقوة، وما هو احتمال الإتمام — ليتسنى للمتداولين التركيز على الأوامر الفريدة والمتفرقة. يصبح الأتمتة أسرع، والبشر يتناولون الأمور المعقدة.

لأن أسواق السندات OTC مجزأة ونادرة البيانات، حتى المكاسب الطفيفة يمكن أن تميل الطاولة؛ تحسن بنسبة 34% ليس مبلغًا بسيطًا. تقول HSBC إنه لا يزال مبكرًا، لكن الأدلة تشير إلى أن الكم يمكنه بالفعل تحسين أجزاء من المجموعة، مع مساحة للنمو مع زيادة حجم الأنظمة.