FirstQFM meldet 56,1 Prozent Trefferquote für Quantenprognosesystem

FirstQFM meldet eine Trefferquote von 56,1 Prozent

FirstQFM hat Anfang November 2026 mitgeteilt, dass sein Quanten-Reservoir-Computing-System bei der Zero-Shot-Vorhersagegenauigkeit auf Serienebene eine Trefferquote von 56,1 Prozent gegen führende klassische Zeitreihenmodelle erreichte, berichtete Yahoo Finance. Der Benchmark umfasste 41 Aufgaben zur Prognose täglicher Finanzrenditen bei einzelnen Aktien, globalen Indizes, Krypto-Assets und Rohstoffen.

Die Trefferquote ist eine Mehrheit, kein Erdrutschsieg. Das System schlug die klassischen Vergleichsmodelle bei 56,1 Prozent der 41 zurückgehaltenen Serien. Gemessen an der Breite der Finanzmärkte ist das eine kleine Stichprobe. FirstQFM meldete einen mittleren quadratischen Fehler von 0,000485. In seinem Diagramm, skaliert mit 10.000, lag der Wert von FirstQFM bei 4,85, die klassischen Vergleichsmodelle bei 9,20 oder höher. Als Vergleichsmodelle dienten Zeitreihen-Grundlagenmodelle von Google, Amazon und Salesforce.

Zunächst simulierte Reservoire, dann Rigetti-Hardware

Die ersten Reservoire wurden simuliert, nicht auf einem Chip betrieben. FirstQFM erzeugte sie an der Grenze der klassischen Simulierbarkeit mit den Bibliotheken cuQuantum SDK und cuTensorNet von NVIDIA auf dem Supercomputer Leonardo, einem von EuroHPC geförderten Rechner. Die Trefferquote von 56,1 Prozent stammt aus diesem Zero-Shot-Benchmark.

Die abschließenden Benchmark-Läufe fanden auf der supraleitenden Multi-Chip-Hardware von Rigetti statt. Dort meldete FirstQFM eine durchschnittliche Richtungsgenauigkeit der Prognose von 54,74 Prozent. Bei wichtigen Indizes, darunter der DAX 30 und der Dow 30, sank der MSE einer einzelnen Serie um bis zu 52,95 Prozent.

So funktioniert das System

Quanten-Reservoir-Computing ist ein hybrides Verfahren zur Modellierung von Sequenzen. Ein flacher Quantenschaltkreis dient als Generator hochdimensionaler Merkmale und entwickelt sich unter Vielteilchendynamik. Eine schlanke klassische Ausgabeschicht verwandelt Messungen in eine Prognose. FirstQFM zufolge passen seine Grundlagenmodelle das Reservoir an den physikalischen Zustand des Prozessors und an die Struktur des Datenstroms an, statt für jede Aufgabe ein festes Reservoir zu verwenden. Das Unternehmen stellt den Ansatz als Anwendung für verrauschte Quantengeräte mittlerer Größe dar, also für Hardware, die es vor der Fehlerkorrektur gibt.

FirstQFM hat die Beta-Bewerbung für ausgewählte Pilotpartner geöffnet. Sie soll unternehmensweite Zeitreihen mit mehreren Variablen adressieren, bei unregelmäßiger Datenerfassung, fehlenden Variablen und sich verschiebenden betrieblichen Randbedingungen.

Warum Rigetti zählt

Rigetti liefert die Prozessoren, auf die externe Entwickler wie FirstQFM zugreifen. Eigene Finanzsoftware verkauft das Unternehmen nicht, berichtete Yahoo Finance. Damit ist der Pilot ein Referenzfall für Rigettis Hardware im Finanzsektor, einem großen Kreis potenzieller Kunden, die bereits für Prognosewerkzeuge zahlen.

Der 108-Qubit-Rechner Cepheus-1-108Q von Rigetti erreicht eine mediane Zwei-Qubit-Gattertreue von 99,1 Prozent. Das Unternehmen sagt, dort bleibe Spielraum für Verbesserungen, bevor fehlerempfindliche kommerzielle Arbeitslasten möglich sind. Der Pilot ist wichtig, weil Rigettis Umsatzbasis noch klein ist: Im zweiten Quartal 2026 verbuchte das Unternehmen 5.100.000 Dollar Umsatz und einen operativen Verlust von 28.100.000 Dollar. Zum 30. Juni hielt es 541.300.000 Dollar an Barmitteln, Barmitteläquivalenten und zum Verkauf verfügbaren Investitionen, ohne Schulden.

Worauf zu achten ist

Yahoo Finance nannte das Signal, auf das es zu achten gilt: ob Rigetti bei seinen nächsten Ergebnisberichten weitere kommerzielle oder Forschungsverträge meldet, die Quanten-Reservoir-Computing oder ähnliche Finanzarbeitslasten erwähnen. Konkrete Hinweise auf neue zahlende Nutzer, die auf Cepheus-1- oder Novera-Systemen aufbauen, würden zeigen, dass die Arbeit über einen einzelnen Piloten hinausgegangen ist.

Rigetti liefert bereits kleinere Maschinen in Forschungsumgebungen. Ein 9-Qubit-System vom Typ Novera geht an den TangleLab-Teststand des Pittsburgh Supercomputing Center, finanziert durch einen Zuschuss der National Science Foundation. Außerdem erfüllt das Unternehmen Aufträge für Vor-Ort-Systeme, darunter ein 108-Qubit-Programm für C-DAC in Indien. Der Benchmark ist ein Referenzfall, kein Beleg für eine Produktlinie.