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Ciencia y tecnología Act. 25 ago 2020

BBVA y Multiverse demuestran cómo la computación cuántica puede optimizar la gestión de las carteras de inversión

A través de una prueba de concepto, BBVA y la ‘startup’ española Multiverse, han evaluado y comparado distintas plataformas de tecnología cuántica para resolver un problema clásico de las finanzas: la optimización con datos reales de mercado de carteras de inversión. Los resultados de este análisis, publicados en un trabajo científico, han permitido hallar nuevas fórmulas que podrían acelerar este tipo de cálculos maximizando la rentabilidad y minimizando el riesgo.

La computación cuántica es uno de los ámbitos tecnológicos que BBVA sigue de cerca a través de varias líneas de investigación para explorar sus aplicaciones en el mundo de las finanzas. Como parte de este trabajo, y en colaboración con la ‘startup’ española Multiverse, el equipo de investigación conjunto ha evaluado y comparado distintas tecnologías cuánticas y tradicionales para mejorar el proceso de optimización de carteras de inversión de forma dinámica con datos de mercado. Los resultados, publicados en un trabajo científico, han permitido describir nuevos métodos para realizar estos cálculos que no se contemplaban hasta ahora y que permitirían maximizar la rentabilidad potencial de las inversiones.

“El objetivo de este trabajo, aún en fase exploratoria, ha sido buscar qué pesos de una cartera de inversión con determinados activos tiene más rentabilidad y, en términos financieros, hemos conseguido una manera de optimizar estos cálculos que no se había planteado hasta ahora. Los métodos basados en computación cuántica y los de inspiración cuántica son nuevos y pueden mejorar las herramientas actuales que ya están en práctica” explica Escolástico Sánchez, responsable de la disciplina de Investigación y Patentes en BBVA. El responsable es uno de los autores de este ‘paper’ junto con los doctores Román Orús, Enrique Lizaso y Sam Mugel, de Multiverse Computing; así como Carlos Kuchkovsky, responsable global de Investigación y Patentes, Jorge Luis Hita y Samuel Fernández, del equipo de algoritmos cuánticos, por parte de BBVA.

El Dr. Román Orús, cofundador y director científico de Multiverse Computing, ha afirmado: “Hemos implementado la optimización con datos de mercado reales por primera vez usando un algoritmo variacional para IBM-Q, un algoritmo híbrido cuántico-clásico para D-Wave y, por primera vez a nivel internacional en un contexto financiero, usando algoritmos ‘quantum-inspired’ de Tensor Networks”.

Multiverse es una joven ‘startup’ tecnológica española especializada en el desarrollo de algoritmos cuánticos para el sector financiero internacional. La compañía cuenta con un prestigioso equipo de expertos en física cuántica, inteligencia artificial, ‘machine learning’, matemáticas y economía. Desde su creación, cuenta con el apoyo de aceleradoras y centros tecnológicos del País Vasco como el Donostia International Physics Center y el BIC Gipuzkoa, así como del Creative Destruction Lab de Canadá.

Un problema clásico de las finanzas

A la hora de configurar una cartera de inversión es necesario buscar una combinación de activos que maximice la rentabilidad y minimice el riesgo. Para ello, es necesario tener en cuenta multitud de factores que pueden afectar a la evolución de estos activos y que varían con el tiempo. Una forma de abordar esta tarea es configurar las carteras de manera dinámica, es decir, variando el peso de los distintos activos que la componen periódicamente a lo largo del tiempo. Definir la trayectoria óptima de estos valores teniendo en cuenta todos los factores que influyen en sus fluctuaciones –como los costes de las comisiones de las transacciones– es un problema conocido en el mundo de las finanzas y que hasta ahora resultaba inviable de abordar con técnicas tradicionales.

“Los métodos basados en computación cuántica y los de inspiración cuántica son nuevos y pueden mejorar las herramientas actuales que ya están en práctica”

En la prueba de concepto los investigadores han tratado de resolver este problema con diversas plataformas de tecnologías cuánticas, inspiradas en computación cuántica y técnicas tradicionales, y comparado los resultados. Sus conclusiones apuntan a que las herramientas basadas en computación cuántica, así como los algoritmos inspirados en esta forma de computación, ya podrían superar a los métodos tradicionales para realizar esta tarea. Además, los autores creen que se trata de la primera vez que se han utilizado herramientas de tecnología cuántica para optimizar un portfolio de inversión lo suficientemente grande como para que tenga valor comercial.

En concreto, las pruebas se han llevado a cabo en diferentes plataformas de ‘hardware’ en las que se han implementado una serie de algoritmos cuánticos y de inspiración cuántica. La idea era determinar la trayectoria de negociación óptima de una cartera de inversión de 52 activos, utilizando datos reales de precios diarios de mercado durante un periodo de ocho años. El objetivo: encontrar la mejor cartera para invertir tras analizar 10.382 candidatos y hacerlo de forma dinámica, es decir, de manera que los pesos de la cartera varían en función de las compras y las ventas del mercado. El cómputo de esta cantidad tan grande de datos habría supuesto en torno a dos días de análisis para un ordenador tradicional utilizando algoritmos convencionales. Por el contrario, según los resultados de su trabajo, con algoritmos cuánticos sería posible realizarlos de manera inmediata, en cuestión de segundos.

Cuatro métodos nuevos y dos clásicos

Para llevar a cabo estas pruebas se ha comparado el ‘ratio sharpe’ –es decir la rentabilidad en relación a la cantidad de riesgo–, las ganancias y los tiempos de computación, que se obtendrían al realizar esta tarea empleando las diferentes soluciones tecnológicas.

Se han evaluado cuatro métodos basados en computación cuántica y se han comparado con dos métodos clásicos empleados en finanzas. En cuanto a las tecnologías cuánticas se probó un método basado en computación híbrida con la plataforma D-Wave Hybrid, así como otros dos enfoques construidos sobre el algoritmo VQE (Variational Quantum Eigensolvers), desplegados en el ordenador cuántico IBM-Q System One. Finalmente, se trató de resolver el problema empleando un algoritmo de inspiración cuántica basado en la plataforma Tensor Networks.

En el caso de este último, un algoritmo de inspiración cuántica que puede emplearse en ordenadores convencionales, los autores afirman que ofrece resultados prometedores y que hasta ahora no se había aplicado para resolver este problema.

Un campo de rápido crecimiento

La prueba realizada entre BBVA y Multiverse sitúa al banco como pionero en el despliegue de tecnologías cuánticas aplicadas a las finanzas cuantitativas. Desde 2018, BBVA colabora estrechamente en otros proyectos que giran alrededor de la computación cuántica con empresas como Fujitsu, la consultora Accenture, la ‘startup’ estadounidense Zapata y el Centro Superior de Investigaciones científicas (CSIC), con el que estableció una alianza de colaboración en 2019.

Uno de sus investigadores en el Instituto de Física Fundamental, Juan José García Ripoll, define la colaboración entre Multiverse y BBVA de la siguiente manera: “La filosofía es coger un problema concreto e intentar buscar formas cuánticas y clásicas para resolverlo. Lo bueno de este proceso es que a la vez que aprendemos cómo funciona el ordenador cuántico también aprendemos mejoras o alternativas clásicas que son mejores que las que tenemos disponibles”. A través de su alianza, BBVA y el CSIC colaboran en una línea de investigación centrada en el desarrollo de algoritmos cuánticos propios.

Aunque los desarrollos de computación cuántica se encuentran en fases exploratorias y las máquinas aún hoy son imperfectas, el sector y la investigación han crecido mucho en los últimos años. BBVA trabaja en este ámbito como parte de su objetivo de investigar tecnologías y tendencias disruptivas que puedan tener un impacto significativo en el sector financiero, con la creación de equipos multidisciplinares especializados en disciplinas tecnológicas y científicas avanzadas. “Este campo ha crecido muy rápido porque han desaparecido las limitaciones sobre la falta de máquinas y de ordenadores. Eso ha destacado la capacidad. El reto es seguir construyendo y mantener el crecimiento nutriendo el área, los laboratorios y  las empresas de nuevo talento para que trabajen tanto en la parte ‘hardware’ como en el ‘software’”, destaca García Ripoll.

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