De toekomst van 'Quantum Computing' in algoritmische trading
Stel je voor: je algoritmische bot draait op een klassieke computer, maar een quantum computer kan in één keer alle mogelijke marktscenarios doorrekenen. Dat klinkt als sciencefiction, maar de investeringen groeien hard.
In 2023 trok quantum computing $1,2 miljard aan durfkapitaal aan, terwijl de totale tech-investeringen met 50% daalden. Als belegger in Nederland zit je te denken: hoe pak ik dit aan via mijn broker? Laten we dit samen uitzoeken, zonder ingewikkelde termen.
Wat is quantum computing?
Quantum computing is een nieuwe manier van rekenen. Waar een normale computer bits gebruikt die of 0 of 1 zijn, gebruikt een quantumcomputer qubits.
Een qubit kan 0 en 1 tegelijk zijn, dankzij quantummechanica. Dit heet superpositie. Het maakt berekeningen veel sneller voor specifieke problemen, zoals het optimaliseren van een portfolio of het simuleren van marktrisico’s. Denk aan je algoritmische trading bot.
Een klassieke bot moet iteraties draaien om de beste entry- en exit-punten te vinden. Een quantumcomputer kan in één keer alle combinaties van parameters doorrekenen.
Dat is vooral handig voor complexe optimalisatieproblemen, zoals het afdekken van risico’s of het vinden van arbitrage tussen honderden assets.
In Nederland kun je als belegger al instappen via brokers zoals LYNX. Je koopt geen quantumcomputer thuis, maar je investeert in bedrijven die deze technologie ontwikkelen. Het is geen “snellere laptop”, maar een specifieke probleemoplosser voor data-intensieve taken.
Hoe werken quantumcomputers?
Een quantumcomputer maakt gebruik van quantummechanica. Qubits kunnen in superpositie zijn, wat betekent dat ze meerdere toestanden tegelijk vertegenwoordigen.
Ze kunnen ook verstrengeld raken: als je één qubit meet, beïnvloedt dit direct de andere. Dit maakt het mogelijk om berekeningen parallel uit te voeren op een schaal die klassieke computers niet kunnen evenaren. In de praktijk betekent dit voor trading dat je complexe modellen sneller kunt optimaliseren. Stel je een backtest voor van een Python-bot die duizenden parameters test.
Een quantumcomputer kan die ruimte in één keer verkennen, in plaats van stap voor stap. Dit is relevant voor risicomanagement, waar je snel scenario’s moet doorrekenen.
De beperkingen van quantum computing
De huidige quantumcomputers zijn nog experimenteel. Ze werken alleen onder specifieke omstandigheden, zoals extreme koude.
Maar de technologie ontwikkelt zich snel, en investeerders springen erop in. Quantumcomputers zijn nog niet stabiel. Qubits zijn gevoelig voor storingen, wat “decoherentie” heet.
Dit betekent dat de berekeningen fouten kunnen bevatten. Momenteel zijn er maar enkele honderden qubits stabiel genoeg voor praktisch gebruik, terwijl je voor financiële modellen duizenden nodig hebt.
Ook de kosten zijn hoog. Een quantumcomputer bouwen en onderhouden kost miljoenen euros. Daarom investeer je als belegger niet in de hardware zelf, maar in bedrijven die de technologie ontwikkelen of toepassen, zoals IBM, Google of gespecialiseerde startups.
Een andere beperking is de software. Je hebt quantum-algoritmen nodig die specifiek zijn ontworpen voor taken zoals slimme portfolio-optimalisatie met Deep Q-Learning.
Veel trading-bots zijn nog gebaseerd op klassieke Python-code, dus de overstap duurt nog even.
Investeren in quantum computing
Investeren in quantum computing is voor velen nieuw, maar het kan via je bestaande broker. In Nederland biedt LYNX toegang tot aandelen en ETF’s die gerelateerd zijn aan quantumtechnologie.
Het gaat niet om het kopen van een computer, maar om bedrijven die deze technologie bouwen of gebruiken voor financiële toepassingen. De markt groeit: in 2023 trok quantum computing $1,2 miljard aan durfkapitaal aan, terwijl andere tech-sectoren daalden. Dit toont vertrouwen van investeerders.
Maar let op: de technologie is nog vroeg, dus het is geen stabiele investering zoals een bekend aandeel.
1) Individuele aandelen
Je kunt op twee manieren instappen: individuele aandelen of een ETF voor spreiding. Laten we die opties bekijken, met specifieke voorbeelden die passen bij algoritmische trading. Je kunt kiezen voor bedrijven die quantumhardware bouwen, zoals IBM (ticker: IBM) of Google (Alphabet, ticker: GOOGL). Deze big tech-spelers investeren fors in quantumcomputers.
IBM heeft bijvoorbeeld quantum-systemen die via de cloud toegankelijk zijn, wat handig is voor financiële modellen. Andere opties zijn gespecialiseerde bedrijven zoals Rigetti Computing (ticker: RGTI) of D-Wave Systems (ticker: QBTS).
Deze zijn kleiner en riskanter, maar bieden potentieel hogere returns. Prijzen variëren: IBM noteert rond €150 per aandeel, terwijl Rigetti onder €5 ligt. Kies bedrijven die specifieke toepassingen hebben, zoals optimalisatie voor trading, niet alleen “snellere computers”.
2) Een quantum computing ETF
Als je een Python-bot gebruikt voor backtesting, kijk dan naar bedrijven die quantum-algoritmen ontwikkelen voor financiële data.
Dit verbindt je trading-strategie met de investering. Voor spreiding is een ETF een slimme optie. Je belegt in een mandje aandelen, wat het risico verlaagt.
Een voorbeeld is de Defiance Quantum ETF (ticker: QTUM), die circa 70 bedrijven omvat die actief zijn in quantumtechnologie. De prijs ligt rond €30-40 per aandeel, afhankelijk van de broker.
Een andere optie is de Global X Quantum Computing ETF (nog in ontwikkeling, maar verwacht in 2025). Deze focust op bedrijven die quantum toepassen in sectoren zoals finance.
Via LYNX kun je deze ETF’s kopen zonder extra kosten bovenop de standaard transactiekosten. Tip: Beleg via een ETF om risico’s te spreiden bij vroeginstappen. Dit is vooral handig als je net begint met algoritmische trading en niet alle eieren in één mandje wilt leggen.
Risico’s bij investeren in quantum computing
Quantum computing is een hoge-risico belegging. De technologie is nog niet volwassen, dus veel bedrijven zijn nog niet winstgevend.
Je kunt je inleg verliezen als een bedrijf failliet gaat of de technologie niet aanslaat. Verwacht geen directe returns zoals bij een stabiele aandelenmarkt. Een valkuil is te beleggen in bedrijven die alleen “quantum” in hun naam hebben, zonder echte toepassingen.
Doe onderzoek naar hun producten: gebruiken ze quantum voor optimalisatie in finance, of is het meer marketing?
Voor algoritmische trading is relevantie key – zoek naar bedrijven die samenwerken met brokers of API’s voor risicomanagement. De markt is volatiel. Begrijp het verschil tussen traditionele algo-trading en AI; quantum-aandelen kunnen stijgen op nieuws over doorbraken, maar ook dalen op tegenvallende resultaten. Gebruik stop-loss orders via je broker om je posities te beschermen, net als bij je trading-bots.
De conclusie voor beleggers
Quantum computing belooft een game-changer te worden voor algoritmische trading, vooral voor complexe optimalisatie en risicomanagement. Maar het is nog vroeg: investeer niet met geld dat je niet kunt verliezen.
Start klein, bijvoorbeeld met een ETF zoals QTUM via LYNX, en volg het nieuws over quantum-doorbraken in finance.
Combineer dit met je trading-strategie: gebruik Python-backtests om te zien hoe quantum-toepassingen je bot zouden kunnen verbeteren. Leer de stap naar een live bot: zo blijft het praktisch en benaderbaar. De toekomst is veelbelovend, maar meten is weten – en beleggen met je hoofd.