匯豐銀行 (HSBC) 與 IBM 於 9/25 共同宣布，已完成全球首例量子運算應用到債券演算法交易的試點測試。這次實驗把 IBM最新的量子處理器「Heron」與傳統電腦結合，讓系統在歐洲公司債市場「報價成交率預測」的準確率提升到 34%。這不只是量子運算的技術突破，更讓金融市場第一次實際看到量子電腦帶來的商業價值。
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量子運算實戰債券交易，成交率預測準確度大提升
匯豐表示，這是全球第一個把量子運算實際用在債券演算法交易的案例。實驗鎖定歐洲公司債市場的報價流程。
也就是，當投資人詢問買賣價格時，系統要即時預測這筆交易在所報價格下能不能成交。測試結果顯示，和單純靠傳統電腦的方式相比，量子運算輔助的模型可以讓成交率預測的準確度提升最高 34%，這對需要即時決策的債券交易是一大突破。
量子運算與傳統運算聯手，精準破解場外公司債報價難題
這次測試並不是完全丟給量子電腦，而是把量子運算跟傳統電腦結合。雙方開發的模型在運算時，同時利用量子電腦的高速運算空間和傳統電腦的穩定分析能力。
IBM 最新的 Heron 量子處理器透過雲端平台與 Qiskit 開源量子軟體介面，協助處理市場中複雜且充滿雜訊的價格訊號，比傳統電腦單獨運作更能抓出隱藏的關鍵資訊。這樣的運算流程，對債券報價請求 (Request-for-Quote, RFQ) 特別有幫助，因為這類場外交易 (OTC) 市場沒有集中市場，價格和成交狀況更難預測。
量子運算實際打破傳統運算瓶頸
公司債的演算法交易本身就是一場和時間賽跑的比賽，系統會根據即時市場狀況和風險評估，快速自動幫客戶算出合理報價，好讓交易員能把心力放在更大或更棘手的交易上。
但公司債市場的價格變動快、資料龐大又複雜，傳統電腦在處理這些高維度數據時，常常遇到運算瓶頸。這次的實驗證明，量子電腦可以打破這個限制，幫助演算法更快更準地抓出影響成交的隱藏信號，進一步提升報價成交的成功率。
雙方高層：會有更多量子應用出現
雙方高層對於此次合作所帶來的成果相當滿意，HSBC 量子科技主管 Philip Intallura 認為，這是債券交易的一大里程碑，證明現有的量子電腦已經可以處理真實的商業問題，而不只是空談。他表示，量子運算的商業應用不再遙遠，金融業已經站在新的運算前線。
IBM 量子副總裁 Jay Gambetta 也指出，這次合作展現了「金融領域專業知識結合量子演算法研究」的力量，並強調隨著量子電腦效能持續提升，未來將會有更多新演算法與新應用出現。
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