BBVA evalúa el uso de computación cuántica para mejorar rendimientos en carteras de inversión

A lo largo del último año, BBVA ha analizado las aplicaciones de la computación cuántica en el sector financiero. Por ello, 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 que tiene que ver con la optimización de 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.

BBVA empezó su viaje cuántico hace dos años en cuanto comprobó que esta tecnología iba a tener un impacto en los negocios en pocos años. El banco creó en 2018 un equipo multidisciplinar de matemáticos y profesionales de las finanzas que buscan esas áreas donde la computación cuántica puede representar un salto diferencial.

El banco trabajó en seis líneas de investigación para explorar las ventajas de aplicar la computación cuántica en el sector financiero de la mano de CSIC, Accenture, Fujitsu, Zapata y Multiverse.

Para ello, la entidad ha puesto en marcha una estrategia que implica la creación de alianzas, la consolidación de capacidades internas en torno a esta tecnología, la evaluación de las distintas herramientas disponibles y la realización de pruebas de concepto en colaboración con centros de investigación, empresas y ‘startups’.

Resultados aún en fase exploratoria

Los resultados de este trabajo aún están en fase exploratoria, apuntan a que esta tecnología ofrece una serie de ventajas frente a las herramientas empleadas en la actualidad para resolver determinados problemas complejos –como la optimización de carteras de inversión–, de forma más rápida, precisa y eficiente. Aunque esta tecnología aún está en una etapa temprana de desarrollo, su capacidad de impacto en el sector es ya una realidad. 

Esta investigación les ha permitido identificar las áreas donde podrá suponer una mayor ventaja competitiva una vez que las herramientas alcancen el grado de madurez necesario. Creen que esto será, para determinadas tareas concretas, de aquí a los próximos dos o cinco años un éxito.

Asimismo, los resultados, publicados durante este 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” explicó Escolástico Sánchez, responsable de la disciplina de Investigación y Patentes en BBVA.

El estudio ha conseguido resultados prometedores en el caso de carteras compuestas por más de 50 activos financieros, donde no llega la computación clásica, basada en bits. “En carteras pequeñas las rentabilidades son muy parecidas a las que se consiguen aplicando técnicas de computación tradicionales”, explica Sánchez. Este análisis se ha realizado con precios reales de mercado de 52 activos financieros distintos. Los resultados del trabajo científico acaban de ser publicados.

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. 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.

Este experimento pionero puede ayudar a revitalizar la actividad comercial de la gestora de fondos de BBVA, a la que desde el año pasado le está costando atraer suscripciones netas.

BBVA Asset Management es la tercera gestora por patrimonio de España, tras CaixaBank y Santander. Administra 37.540 millones de euros, con datos a 30 de abril, y tiene 115 fondos. Al cierre de 2019 gestionaba 41.284 millones.

El pasado febrero, justo antes del confinamiento, BBVA AM dio a conocer su estrategia para los próximos cuatro años. Uno de los objetivos, además de seguir potenciando las carteras Quality (de asignación de activos), es impulsar la oferta de productos de inversión alternativa con fondos de capital riesgo, deuda privada e infraestructuras.

Por su parte, 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 startup española

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 Cana.

Seis meses de pruebas

Ahora bien, BBVA ha estado realizando durante seis meses pruebas en colaboración de esta startup vasca Multiverse Computing con el objetivo de lograr la máxima rentabilidad en una cartera de inversión con el mínimo riesgo. En el experimento han participado matemáticos, físicos, así como expertos en inteligencia artificial.

Construyendo los cimientos

Los próximos pasos de BBVA, además de seguir avanzando en las líneas de investigación actuales, serán encontrar nuevos casos de uso más disruptivos y profundizar en la colaboración con áreas de negocio del banco. Por un lado, los investigadores ven un especial interés en explorar las oportunidades que plantea esta tecnología para la mejora de los algoritmos de ‘machine learning’ y, por otro, su potencial para mejorar la eficiencia energética y ayudar al avance hacia una sociedad más sostenible.

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.

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