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Digital Annealer de Fujitsu consigue excelentes resultados en el proyecto de Kutxabank para la asignación de activos a sus carteras de inversión

Digital Annealer de Fujitsu consigue excelentes resultados en el proyecto de Kutxabank para la asignación de activos a sus carteras de inversión

  • El algoritmo, realizado a partir de la solución de inspiración cuántica de la multinacional nipona, permite aumentar el número de activos analizados para mejorar el impacto en la gestión de los mercados.
  • Digital Annealer de Fujitsu ha permitido calcular la distribución óptima de inversiones a realizar, a través de una serie de operaciones de permutación extremadamente complejas.
  • El proyecto entra ahora en su segunda fase. Durante la primera, finalizada recientemente, se ha conseguido mejorar de forma excepcional los resultados, tomando como referencia los datos de los últimos 3 años de la entidad financiera en cuanto a la diversificación de su cartera.
Fujitsu

La solución de inspiración cuántica, de , ha conseguido unos  excelentes   en el ambicioso proyecto que la entidad financiera Kutxabank está desarrollando para mejorar la asignación de activos a sus carteras de inversión.

Un proyecto en colaboración con la compañía Quantum-Mads y la plataforma de innovación abierta INNOLAB Bilbao. La primera fase, desarrollada desde febrero de 2021 a julio de 2022 como prueba de concepto, ha concluido con unos excelentes resultados y se posibilita, de manera directa, el inicio de la segunda fase que llevará a la industrialización del algoritmo.

Durante la prueba de concepto se ha comparado el rendimiento de la solución que se ha desarrollado utilizando Digital Annealer de Fujitsu frente a la solución clásica actual de la entidad, teniendo en cuenta tanto el retorno como el riesgo asociado o volatilidad, observándose importantes mejoras ambos casos. Digital Annealer de Fujitsu ha permitido calcular la distribución óptima de inversiones a realizar, a través de una serie de operaciones de permutación extremadamente complejas. Por su parte, Quantum Mads, desarrolló un algoritmo que permitió reducir el número de variables necesarias para la formulación del problema.

La segunda fase del proyecto, cuya finalización está prevista para diciembre de 2023, pretende optimizar los procesos puestos ya en marcha, e incorpora nuevas funcionalidades interactuando con el modelo de forma cuantitativa en un entorno real y actual. El objetivo final para Kutxabank es crear un prototipo capaz de detectar necesidades y oportunidades que sean cubiertas, con una solución tecnológica en un entorno real, y que concluya con la puesta en producción de la solución basada en el prototipo.

Un modelo a la vanguardia del sistema

El modelo creado aplica la computación cuántica en las tareas computacionalmente más costosas, a la vanguardia del sistema, para organizar las estrategias de inversión a través de la asignación de activos. Consiste en elegir y distribuir los activos financieros en una cartera inversora, una de las decisiones más importantes que afrontan las sociedades gestoras. Se ha demostrado de manera precisa que es capaz de procesar grandes volúmenes de datos históricos, de los últimos 3 años, y mejorar su adaptación dinámica a los mercados financieros.

Digital Annealer de Fujitsu

Digital Annealer de Fujitsu es la arquitectura de tecnología digital de inspiración cuántica, que aprovecha las innovaciones en la integración de circuitos de alta densidad y el procesamiento de alto rendimiento. Esta arquitectura innovadora está inspirada en las características clave de la computación cuántica (superposición y tunelización cuántica), lo que permite que Digital Annealer evalúe una gran cantidad de opciones potenciales simultáneamente y brinde respuestas ultrarrápidas.

El Digital Annealer de la actual generación tiene la capacidad de resolver problemas de hasta 100.000 variables, lo que amplía sustancialmente la escala de problemas que se pueden resolver al mismo tiempo, optimizando su precisión y rendimiento.

Esta solución ha demostrado ser la mejor de su clase para encontrar rápidamente una solución óptima cuando hay una cantidad extremadamente grande de combinaciones posibles.

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