Informatica quantistica: quali ripercussioni avrà sulla finanza?

Informatica quantistica: quali ripercussioni avrà sulla finanza?
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Un nuovo studio accademico pubblicato dalla Future Lab for Applied Research and Engineering di JPMorgan, rivela l’importanza del futuro impiego dell’informatica quantistica nei servizi finanziari.

Il documento, redatto dal responsabile informatico di JPMorgan, Marco Pistoia in collaborazione alla sua squadra, afferma che l’impatto dell’informatica quantistica nel settore finanziario avverrà prima del previsto. A tal proposito, Goldman Sachs, una delle più grandi banche d'affari del mondo, ha già utilizzato meccanismi quantistici per accelerare il calcolo dei prezzi derivati di oltre mille volte. Le banche e le società finanziarie, osservano i ricercatori, sono già grandi utilizzatori di tecniche di apprendimento automatico; tra queste, troviamo l'apprendimento per rinforzo nel trading basato sull’utilizzo di algoritmi, o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la valutazione del rischio, delle previsioni finanziarie e per la gestione della contabilità e il controllo. Nello specifico, l’utilizzo massivo dell’informatica quantistica potrà agevolare e concretizzare i seguenti punti:

  • Costo delle attività

Le banche hanno iniziato ad utilizzare le reti neurali ricorrenti (RNN) per eseguire delle previsioni. JPMorgan afferma che stanno considerando il loro utilizzo per modelli di determinazione del prezzo degli asset. Infatti, gli RNN consumano molta potenza computazionale, riscontrando dei vantaggi nell'utilizzo di circuiti quantistici parametrici (PQC) e unità quantistiche di memoria a lungo e breve termine (LSTM), che consentiranno agli utenti di fare previsioni sull'evoluzione dei processi attraverso i dati storici.

  • Prevedere la volatilità

I metodi quantistici, attraverso specifiche reti neurali, possono essere utilizzati anche per determinare le probabili variazioni del prezzo di un titolo.

  • Prevedere l'esito di opzioni esotiche

Con opzione esotica si intende uno strumento finanziario che spesso consente alle banche margini di intermediazione molto più elevati di quelli sui prodotti standard.
Le tecniche quantistiche possono facilitare l’utilizzo delle Vector Machines (SVM), ovvero modelli di apprendimento supervisionato associati ad algoritmi di apprendimento, che possono prevedere la reddittività delle opzioni esotiche.

  • Rilevamento delle frodi

Gli algoritmi di clustering quantistico possono trovare applicazione nel rilevamento di anomalie e nell’identificazione di attività fraudolente.

  • Selezione delle azioni

L’informatica quantistica può essere impiegata anche per raggruppare titoli con rendimenti simili ma rischi diversi, consentendo agli investitori di scegliere titoli a basso rischio con rendimenti elevati.

  • Selezione dei fondi speculativi

Gli stessi algoritmi di clustering possono essere utilizzati per identificare i fondi speculativi (o fondi Hedge), in cui i fondi possono essere investiti in base a variabili note come attività, dimensioni, commissioni, leva finanziaria e liquidità.

  • Trading basato su algoritmi

Le tecniche quantistiche possono essere applicate al trading algoritmo al fine di accelerare il processo decisionale.

  • Costituzione di nuovi mercati

JPMorgan afferma che la nascita di mercati specifici può essere influenzata dall’apprendimento per rinforzo quantistico.

  • Previsioni finanziarie

JPMorgan prevede l’implementazione dell’elaborazione del linguaggio naturale, basato su tecniche quantistiche, in varie filiere del mercato.

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