于9月25日宣布的联合试验展示了全球首个已知的现实世界证据，证明当今的量子机器可以在实时市场中增加价值。该声明针对的是损益，而非理论基准。它是为场外交易（OTC）台而设，而非演示。

汇丰银行和IBM在欧洲企业债券市场的生产规模数据上运行了一种混合量子-经典工作流程，在该市场中，报价请求（RFQ）迅速流动。

目标非常明确：预测在竞争性RFQ中以报价价格赢得客户询价的几率。更好的几率意味着更智能的报价和更少的错失成交。

与行业标准的经典基准相比，量子增强的方法在预测准确性上提高了多达34%。对于一个依赖微薄利润的OTC交易台来说，这是一个实质性的提升。

用简单的语言来说，这些模型在识别价格何时实际成交方面变得更为出色——在一个速度和精确度至关重要的OTC市场中，这是一个有用的信号。

汇丰的Philip Intallura称其为“开创性的全球首例”，表示银行现在有了一个关于量子在金融领域短期价值的具体例子。信心增强，因为这些收益来自于当前的硬件，而非理论机器。

IBM的Jay Gambetta表示，结果源于将领域专业知识与下一代算法结合在云托管处理器上。将量子比特与量化技能结合，便能在经典堆栈停滞的地方找到信号。

在底层，IBM的Heron处理器和Qiskit软件堆栈增强了经典方法，揭示了嘈杂数据中的隐藏定价模式。量子的更大计算空间探索了经典工具常常忽视的角落。

该试验针对RFQ决策——算法是否应该报价、报价的激进程度以及成交的可能性——以便交易员可以专注于块状、特异性的订单。自动化变得更快；人类处理奇怪的事务。

由于OTC债券市场是分散且数据稀疏的，即使是增量收益也能改变局面；34%的改善可不是小数目。汇丰表示，目前还为时尚早，但证据暗示量子技术已经能够提升部分堆栈的效率，随着系统的扩展还有进一步的提升空间。

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