La banque HSBC présente un premier système de trading algorithmique quantique avec IBM

La banque HSBC présente une preuve de la valeur potentielle des ordinateurs quantiques actuels pour résoudre des problèmes concrets dans le domaine du trading algorithmique d’obligations. Cet essai est mené avec IBM et il est considéré comme prometteur.

Une amélioration de la prévision de probabilité de 34%

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L’expérience a permis d’améliorer jusqu’à 34 % la prévision de probabilité de remporter des ordres de clients sur le marché européen des obligations d’entreprise. Dans ce cas, le système Heron d’IBM a pu améliorer les processus informatiques classiques afin de mieux déchiffrer les signaux de prix cachés dans les données bruitées du marché que les approches uniquement classiques utilisées par HSBC, ce qui a permis d’améliorer considérablement le processus de négociation des obligations.

L’approche utilise des ressources informatiques quantiques et classiques. Elle a permis d’améliorer jusqu’à 34 % la précision des prévisions de probabilité qu’un ordre soit exécuté au prix coté, par rapport aux techniques classiques couramment utilisées dans le secteur. Le trading algorithmique sur le marché des obligations d’entreprise utilise des modèles informatiques pour évaluer rapidement et automatiquement les ordres des clients dans le cadre d’un processus d’appel d’offres concurrentiel.

Des facteurs extrêmement complexes à intégrer

Les algorithmes intègrent en temps réel les conditions du marché et les estimations de risque afin d’automatiser ce processus. Cela permet aux traders de concentrer leur attention sur des transactions plus importantes et plus complexes. Selon HSBC et IBM, c’est précisément en raison de la nature extrêmement complexe de ces facteurs que les résultats des essais ont montré une amélioration grâce à l’utilisation des techniques d’informatique quantique par rapport à la seule utilisation des ordinateurs classiques utilisant des approches standards.

L’essai mené par HSBC et IBM a exploré la façon dont les ordinateurs quantiques actuels pourraient optimiser les demandes de cotation sur les marchés de gré à gré, où des actifs financiers tels que les obligations sont négociés entre deux parties sans passer par une bourse centralisée ou un courtier. Dans ce processus, des stratégies algorithmiques et des modèles statistiques évaluent la probabilité qu’une transaction soit exécutée au prix côté.

Une expérimentation avec des données réelles et à l’échelle industrielle

Les équipes ont validé des données de trading réelles et à l’échelle industrielle sur plusieurs ordinateurs quantiques d’IBM afin de prédire la probabilité de remporter des ordres de clients sur le marché européen des obligations d’entreprise. Les ordinateurs quantiques pourraient potentiellement offrir des solutions supérieures aux méthodes standards qui utilisent uniquement des ordinateurs classiques.

« Il s’agit d’une première mondiale véritablement passionnante dans le domaine du trading d’obligations » s’enthousiasme Philip Intallura, Chef du groupe des technologiques quantiques (Group Head of Quantum Technologies) chez HSBC. « Nous disposons désormais d’un exemple concret de la manière dont les ordinateurs quantiques actuels peuvent résoudre un problème commercial réel à grande échelle » décrit-il. « Et cela montre comment ces ordinateurs quantiques peuvent offrir un avantage concurrentiel qui ne fera que croître à mesure que les ordinateurs quantiques progresseront » pense-t-il.

Une nouvelle branche de l’informatique

L’informatique quantique est une nouvelle branche de l’informatique qui utilise les lois de la physique quantique pour représenter et traiter des informations dans un espace exponentiellement plus vaste et plus dynamique que celui auquel les systèmes classiques ont accès. Cela doit permettre aux ordinateurs quantiques de résoudre certains problèmes qui sont hors de portée des ordinateurs classiques.