¿Finanzas cuánticas para predecir aleatoriedad y volatilidad?
Dicho de forma muy sencilla, las finanzas es la rama de la economía que estudia cómo funcionan los mercados de dinero y capitales, el comportamiento de los agentes que operan en ellos, las políticas de captación de recursos y su redistribución, así como el valor del dinero en el tiempo y el coste del capital.
La mecánica cuántica, por su parte y siempre de forma simplificada en extremo, es la rama de la física que estudia la naturaleza y el comportamiento de los sistemas atómicos y subatómicos, a escalas espaciales infinitamente pequeñas, por medio de cuantos (del latín quantum, “cantidad”). El cuanto, en física, representa el valor mínimo que puede adquirir magnitud en un sistema físico.
En el mundo interconectado y convergente en el que vivimos, ambas disciplinas han acabado inevitablemente por unirse de algún modo con la tecnología. Las finanzas en la Fintech y la física cuántica en la informática o computación cuántica.
Fintech es un concepto habitual y de uso cotidiano (¿quién no utiliza la app de su banco o un dispositivo contactless para realizar pagos?), pero la informática cuántica puede resultar algo más lejano y difuminado en el imaginario colectivo. Pues bien, mientras la informática tradicional funciona por medio de bits (los unos y ceros), la cuántica basa su funcionamiento en los cúbits, en los que los unos y los ceros pueden estar simultáneamente. Básicamente, un gato de Schrödinger de la computación. De este modo, un ordenador cuántico no solo es capaz de crear puertas lógicas (circuitos básicos de este tipo de sistemas) que permiten crear nuevos algoritmos, distintos de los producidos por dispositivos clásicos, sino que trabaja a un ritmo mucho más elevado y los procesos y la transmisión de datos crecen de forma exponencial.
Un ejemplo de esta tecnología que quizá pueda resultar algo más familiar a los más duchos en materia y a los más geek, son los high frequency trading, algoritmos automatizados que realizan operaciones en la bolsa en cuestión de segundos, analizando la información en tiempo real de los mercados.
Y precisamente en el tiempo estriba uno de los objetivos de las finanzas cuánticas: ir más allá y superar el tradicional Método Montecarlo. Este método no determinista —o estadístico numérico— consiste en simular modelos de posibles resultados por medio la sustitución de un rango de valores aleatoriamente en función de la función estadística que los define. Por supuesto, dada la complejidad de estos cálculos y la enorme cantidad de datos que supone realizarlos, es un sistema que solo se puede llevar a cabo por medio de ordenadores. Gracias a las finanzas cuánticas, no solo aumentará la capacidad de análisis de datos, sino que incrementará la velocidad con la cual se lleva a cabo la predicción de forma cuadrática, es decir, lo que ahora se hace en nueve horas, se podrá llevar a cabo en tres.
En la actualidad, el programa de código abierto Framework Opensource Qiskit de IBM, utilizado en un ordenador cuántico de 16 cubits permite llevar a cabo simulaciones realizadas tradicionalmente en orden de miles y millones, en un orden de tan solo decenas.
Así, gracias a las finanzas cuánticas, los algoritmos podrán reaccionar más rápida y, sobre todo, eficazmente a la volatilidad del mercado, llegando a duplicar los beneficios de una inversión por comprar y vender en el momento óptimo. Pero también podrán dar una mejor visión en un horizonte temporal a largo plazo.
Con todo, acertar con el momento perfecto no es ni de lejos el único objetivo de las finanzas cuánticas: la seguridad también está bajo el foco de su atención. Por ejemplo, se encuentran en vía de desarrollo tipos de criptografía capaces de resistir a ataques informáticos cuánticos. Por el momento, ningún algoritmo ha sido capaz de descodificar estas encriptaciones, lo que puede ser de capital importancia de cara al futuro dada la sensibilidad de los datos manejados informáticamente en finanzas e inversiones.
Asimismo, el fraude también interesa las finanzas cuánticas, que pretenden detectarlo tanto en movimientos bancarios y compras online, como en la declaración del IVA. Algo que ya se está llevando a cabo, tanto que incluso el SEPE utilizará la Inteligencia Artificial para detectar fraude laboral. No obstante, de nuevo, esta nueva tecnología podría abarcar una cantidad de datos impensable incluso para el Big Data.
Finalmente, la computación cuántica jugará un papel clave también en campos al alza en inversiones —en parte a causa de la pandemia de COVID-19—, como el farmacéutico, la tecnología y la bioinformática o la genómica.
¿Qué frena su desarrollo? Los requisitos de estas máquinas, que deben de ser perfectamente estancas y estar completamente aisladas, condiciones sine qua non los cubits se contaminarían por el contacto con el medio ambiente y perderían sus propiedades. Para ello, aunque los soportes pueden ser bastante parecidos a los ordenadores tradicionales, tienen que estar en condiciones de vacío y mantener su temperatura en el cero absoluto, -273,15º Celsius. El Nobel de Física Richard Feynman sostenía que no podría haber ordenadores cuánticos de sobremesa hasta 2050, pero el catedrático Vicente Moret cree que tan solo nos llevará 15 o 20 años.
