Quantum Computing e algoritmi di rischio finanziario. Come mai questo interesse?
Abbiamo visto nelle scorse settimane Goldman Sachs e JPMorgan investire nel calcolo quantistico. Ma come mai tutto questo interesse da parte dei giganti della finanza su questa nuova tecnologia?
Un nuovo algoritmo quantistico potrebbe rendere più facile per le banche gestire il rischio sistemico che ha contribuito a far crollare i sistemi finanziari più di un decennio fa.
Premessa
Le principali istituzioni finanziarie stanno spendendo enormi risorse informatiche nel calcolo del rischio sistemico che può essere contenuto nei loro portafogli.
Sostituire l’informatica classica con un’architettura quantistica potrebbe consentire loro di farlo in modo più rapido ed economico, ed ecco perché moltissime delle grandi banche mondiali stanno investendo sui computer quantistici, come riportato in una news di qualche giorno fa.
Cosa sta succedendo
Zapata Computing, una società che produce software quantum-ready con sede nel Massachusetts, e la banca spagnola BBVA stanno collaborando per sviluppare un algoritmo quantistico per mirare all’adeguamento della valutazione del credito (CVA).
CVA è una modifica al valore di mercato delle rettifiche sui derivati che tengono conto dei rischi di credito delle controparti. È stato introdotto come nuovo requisito per le banche a seguito della crisi finanziaria del 2007-2008, quando il sistema bancario era quasi al collasso a causa della mancata contabilizzazione del rischio.
Questo tipo di analisi è così enormemente complesso che alcune grandi banche “passano metà del loro budget di calcolo a questo problema”, afferma Christopher Savoie, CEO e fondatore di Zapata. “È un grosso onere finanziario in questo momento.”
Come funziona l’algoritmo di Zapata
l’algoritmo di Zapata delinea le specifiche hardware di cui le future macchine quantistiche avrebbero bisogno per eseguirlo, il che fornisce ai produttori di computer sia una PoC che un obiettivo a cui puntare. Un approccio quantistico, afferma il CTO di Zapata Yudong Cao, può “in realtà piegare la curva sfruttando aspetti unici della meccanica quantistica che non ha controparti classiche”.
Mentre i computer quantistici di ultima generazione sono ancora troppo soggetti a errori per eseguire l’algoritmo di Zapata, se l’hardware può essere migliorato, Cao afferma che l’algoritmo potrebbe portare a una “riduzione da cento a mille volte della quantità di risorse necessarie” per eseguire i calcoli per farlo funzionare e quindi aggiunge:
“Se puoi avere un output con la stessa precisione in una simulazione di possibili scenari futuri, ad esempio in 5 ore invece di 25 ore, avrai 20 ore in più per analizzare quale decisione in modo migliore”.
Conclusioni
Quindi sicuramente il Quantum Computing sta ottenendo una grandissima attenzione oggi, ma è anche vero che un hardware senza un software non serve a nulla e pare che la maggiore attenzione delle banche sia riferita a questi software capaci di svolgere previsioni finanziare in pochissimo tempo e ovviamente meno tempo, vuol dire più denaro.
Fonte
https://www.axios.com/quantum-computing-tackles-financial-risk-1a48b417-999b-4672-82cd-b0e2f38c16bd.html
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