Un estudio de BBVA y Zapata Computing muestra el potencial de la computación cuántica para el cálculo de derivados
BBVA y la ‘startup’ estadounidense Zapata Computing acaban de hacer públicos los resultados de una investigación acerca del uso de algoritmos cuánticos aplicados al método de Montecarlo, que permite conocer la evolución de distintas variables en condiciones aleatorias. A pesar de su potencial, el uso de esta tecnología para lograr un cálculo más eficiente de los productos derivados y ajustes valorativos todavía necesitará de futuras mejoras del ‘hardware’ disponible para ser eficaz.
Las simulaciones de Montecarlo son utilizadas a menudo en la industria financiera con distintos propósitos, desde fines regulatorios y análisis de riesgos hasta el cálculo del precio de productos financieros. “Queríamos entender si la computación cuántica nos podía ayudar a mejorar cómo abordábamos estos cálculos, empezando con un problema muy específico que puede ser resuelto utilizando Montecarlo, como el cálculo de ajustes valorativos por riesgo de crédito”, explica Andrea Cadarso. La responsable del equipo de Quantitative & Business Solutions de BBVA en México ha liderado este trabajo en el banco, en una de las líneas de investigación que mantiene abiertas el área de Research & Patents de BBVA desde el año 2019 para estudiar las posibilidades de la aplicación de la computación cuántica en el sector financiero.
La valoración y ajuste del precio de ciertos productos derivados es una tarea complicada en la actualidad: “Encontrar el precio justo de los derivados puede ser difícil y, en ciertas ocasiones, es necesario considerar costes adicionales en este precio, como pueden ser la posibilidad del incumplimiento de la otra parte. Desde la crisis de 2007, ha habido un interés creciente y nueva regulación que considera este tipo de riesgo de crédito en los contratos financieros”, afirma Andrea Cadarso. La computación cuántica se presentaba como una alternativa atractiva para abordar este tipo de cálculos complejos, y fue lo que llevó a iniciar la investigación junto a Zapata.
BBVA está totalmente comprometido con el trabajo en el área cuántica
La conclusión de la investigación es que a día de hoy no se obtiene una ventaja en términos generales para la resolución de este problema frente al método de Montecarlo con el ‘hardware’ disponible. Aunque, matiza Andrea Cadarso, “se empiezan a ver mejoras a partir de una precisión alta”. Estos resultados están en línea con otros trabajos recientes sobre la misma problemática, aunque en el artículo de BBVA y Zapata se proponen técnicas innovadoras para construir los circuitos que permiten obtener estimaciones más optimistas.
Andrea Cadarso no cierra la puerta a un futuro para la aplicación de la computación cuántica a la valoración de los productos derivados y ajustes valorativos: "A medida que evolucione la tecnología de construcción y optimización de circuitos cuánticos y técnicas de corrección de errores, esto podría cambiar". Como próximos pasos, el equipo espera poder extender estas aproximaciones a otros problemas prácticos y aplicaciones en las finanzas cuánticas, comparando resultados con los algoritmos clásicos ya existentes para detectar potenciales ventajas.
BBVA y la búsqueda de la ventaja cuántica
La publicación junto con Zapata Computing forma parte de un conjunto de líneas de investigación en marcha en BBVA desde 2020 para explorar las ventajas de aplicar la computación cuántica en el sector financiero de la mano de alianzas con diversas instituciones y empresas, entre las cuales también se encuentran el CSIC, la ‘startup’ Multiverse, la compañía tecnológica Fujitsu y la consultora Accenture.
Escolástico Sánchez, líder de la disciplina de Research & Patents de BBVA, ha reiterado la intención de BBVA de seguir explorando las oportunidades que ofrece esta tecnología puntera: “BBVA está totalmente comprometido con el trabajo en el área cuántica. El banco ha creado un equipo cuántico y está involucrando profesionales de diferentes áreas para desarrollar un conjunto de soluciones cuánticas para las necesidades del banco”.