BBVA apuesta por la computación cuántica para optimizar sus carteras de inversión y está investigando otras aplicaciones de la "tecnología de la década"

Una parte del ordenador cuántico de Google en el laboratorio de Santa Bárbara
Una parte del ordenador cuántico de Google en el laboratorio de Santa Bárbara
Reuters
  • BBVA trabaja en 6 líneas de investigación en busca de la ventaja cuántica en el sector financiero de la mano de CSIC, Accenture, Fujitsu, Zapata y Multiverse.
  • La computación cuántica tiene el potencial de resolver problemas que los ordenadores clásicos son incapaces de abordar gracias a los qubits que, frente a los bits, amplían la capacidad de cómputo de manera exponencial respecto a la informática tradicional.
  • Carlos Kuchkovsky, responsable de investigación de BBVA, cree que esta será la década de la computación cuántica y, junto a su equipo, trata de aplicar métodos que mejoren la optimización de carteras y la simulación de operaciones financieras.
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La planta entera de un edificio más el espacio necesario para las medidas de aislamiento y seguridad para que no se entrelace la información. Esta es la dimensión de un ordenador cuántico.

Unas medidas que, junto a su elevado coste, hacen que no todas las empresas se puedan permitir tener su propio dispositivo. Una tecnología a la que se puede acceder de la mano de Microsoft o Google y la nube. 

Las empresas españolas están aprovechando estas posibilidades para desarrollar sistemas que mejoren su operativa diaria gracias a las ventajas que ofrece la informática cuántica, que comenzó su andadura en el arranque del siglo, pero que aún tiene un largo camino por recorrer en programación de aplicaciones que permitan maximizar su potencial. 

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"Las empresas españolas están avanzando en esta tecnología pero tanto el sector privado como el público deben esforzarse más. En España, tenemos muchos investigadores de gran prestigio en la computación cuántica, normalmente formados en el extranjero. Algunos continúan allí y otros han vuelto a trabajar aquí", apunta el científico titular del grupo QUINFOG (Quantum Information and Foundations Group) del CSIC, Diego Porras, durante la presentación de las investigaciones que BBVA está llevando a cabo en colaboración con la institución pública y otras entidades privadas. 

Computación cuántica para mejorar las carteras de inversión

“Aunque esta tecnología aún está en una etapa temprana de desarrollo, su capacidad de impacto en el sector es ya una realidad. Nuestra investigación nos está permitiendo identificar las áreas donde podrá suponer una mayor ventaja competitiva una vez que las herramientas alcancen el grado de madurez necesario. Creemos que esto será para determinadas tareas concretas de aquí a los próximos dos o cinco años”, explica Carlos Kuchkovcky, responsable global de investigación y patentes de BBVA.

"Nos interesa su aplicación en el ámbito financiero y logístico, ya que muchos procesos piden grandes cálculos", declara Samuel Fernández, responsable de investigación en algoritmos cuánticos de BBVA. 

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La entidad cree que, mediante la computación cuántica, puede acelerar los cálculos matemáticos o abordar otros que actualmente son imposibles con los ordenadores comunes: "Los algoritmos clásicos son de inspiración cuántica". 

La compañía está patentando nuevos algoritmos que permiten seguir variables relevantes para el mundo financiero, como puede ser un índice bursátil o la compra de determinados activos. "Los resultados de las investigaciones han acercado esta tecnología a la realidad", señala Fernández. 

6 líneas de investigación basadas en alianzas estratégicas 

El equipo liderado por Kuchkovsky comenzó a explorar este ámbito a mediados de 2018. Desde entonces, han creado un equipo interno y multidisciplinar especializado en esta tecnología que ya trabaja estrechamente con varias áreas del banco. 

Su principal aplicación es la optimización de carteras y activos, pero también están investigando en la simulación de escenarios financieros, el arbitraje de divisas y los procesos de puntuación crediticia. 

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En 2019, sellaron una alianza con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) con el objetivo de trasladar el conocimiento de la ciencia básica a una ciencia de aplicación real. Fruto de este acuerdo son los algoritmos propios que ya han desarrollado. Pero no es la única colaboración del equipo de Kuchkovsky, que considera vital la colaboración con distintos socios, tanto públicos como privados, para llegar a avances tangibles. 

BBVA ha realizado seis pruebas de concepto para estudiar cinco casos de uso financieros en colaboración con cuatro empresas: las startups Zapata Computing y Multiverse, la compañía tecnológica Fujitsu y la consultora Accenture. 

La ventaja cuántica

La computación cuántica tiene el potencial de resolver problemas que los ordenadores clásicos son incapaces de abordar gracias a los qubits que, frente a los bits, amplían la capacidad de cómputo de manera exponencial respecto a la informática tradicional. 

Si los bits pueden realizar cálculos a partir de dos posibilidades —1 o 0—, los qubits pueden calcular, de manera paralela, todas las combinaciones posibles entre 1 y 0. De esta forma, pueden atajar problemas cuya complejidad crece de manera exponencial a medida que aumenta la escala del problema a resolver, es decir, a medida que crece la cantidad de variables que han de tenerse en cuenta para resolverlos.

"Cada vez que añadimos un activo a una cartera multiplicamos por dos el número de carteras posibles. La optimización consiste en buscar la cartera más rentable. Hay cálculos que necesitarían toda la edad del universo para que un ordenador clásico lo resolviera",  afirma Escolástico Sánchez, líder de la disciplina de investigación y desarrollo de BBVA.

Optimización estática y dinámica

De las seis líneas de investigación abiertas, las que mejores resultados muestran son aquellas relacionadas con la optimización de activos y carteras de inversión. Según explica Sánchez, hay dos tipos: estática y dinámica. 

"En la forma estática hacemos una foto y vemos qué combinación de activos tienen menos riesgo, es decir, hacemos grupos en función del riesgo. Esto hace mucho más rentable la cartera, buscando la de menos riesgo y máxima rentabilidad", afirma el matemático del BBVA.  

Para ello, el equipo de investigación del banco ha utilizado el sistema Fujitsu Digital Annealer, un hardware de inspiración cuántica que emula las características de esta tecnología mediante algoritmos tradicionales. La conclusión es que se obtienen mejores resultados con este equipo que en las fórmulas tradicionales a partir de los 100 activos o factores a introducir en el cálculo.

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Por otro lado, en la optimización dinámica, se calcula la evolución temporal de la cartera, sus posibles comisiones de intermediación o los posibles efectos en el precio de mercado de compras o ventas masivas: "Hacemos una película de la composición de la cartera y analizamos los costes de las transacciones. Las compras pueden tender el precio hacia arriba y las ventas bajarlo". 

Las primeras pruebas se realizaron en colaboración con Accenture y su tecnología quantum annealer. Los datos resultantes permitieron demostrar que se obtiene una ventaja frente a los métodos tradicionales cuando se trabaja con cientos de activos y/o factores. 

"Los resultados fueron tan esperanzadores que quisimos mejorarlos aún más", asegura Sánchez. 

Para la segunda prueba colaboraron con la startup española Multiverse, con la que han probado dos soluciones tecnológicas distintas para resolver este problema. Por un lado, se han empleado algoritmos inspirados en la cuántica y, por otro, un hardware cuántico puro de IBM —con las limitaciones que esto aún conlleva— para realizar esta tarea. El trabajo está aún en marcha y los resultados se publicarán próximamente en un trabajo científico. 

La entidad también ha realizado, aunque con menos éxito, las siguientes investigaciones: valoración y ajuste del precio de derivados (con Zapata Computing), optimización de procesos de credit scoring (con Accenture) y optimización del arbitraje de divisas (con Accenture).

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