La evolución de las finanzas modernas estuvo estrechamente relacionada con la evolución de las computadoras, comunicaciones, y matemáticas financieras. Dos cambios principales ocurrieron en la década de 1970 con el inicio del comercio de derivados y después de la crisis de 2007 con la introducción masiva de fintech.

Los precios de los derivados comenzaron con la célebre ecuación y fórmulas de Black y Scholes en 1974, seguido de una gran cantidad de métodos matemáticos para calcular los precios de los derivados. Todavía, incluso los precios de los derivados de la década de 1980 requirieron supercomputadoras, dar a las grandes empresas una ventaja competitiva importante:antes de la crisis de 2007, el volumen de operaciones se acercó a 1 billón de dólares al día. La opinión predominante fue que los derivados nos habían permitido completar los mercados financieros para poder diseñar cualquier flujo de efectivo.

Esta creencia fue destrozada por la crisis financiera de 2007, que demostró que la cobertura puede ser perfecta solo mientras las contrapartes sigan siendo solventes. Con el fracaso de Lehman Brothers, el mundo de las finanzas llegó a comprender dolorosamente que existe un riesgo en los derivados y que los mercados libres no se autorregulan. Para salvarlos los bancos centrales inyectaron billones de dólares, euros y yenes en liquidez mediante flexibilización cuantitativa (QE). En los Estados Unidos, la Fed inyectó unos 4,5 billones de dólares en liquidez, aproximadamente un tercio de la masa monetaria total.

Comprender a los clientes y mitigar los problemas

Después de la crisis el mundo financiero centró su atención en comprender a los clientes y mitigar los problemas creados por las manipulaciones del mercado que fueron posibles gracias al comercio automatizado. Fintech utiliza técnicas basadas en computadora para modelar el comportamiento del cliente, para automatizar el trato con los clientes y planificar y ejecutar operaciones. Al mismo tiempo, una serie de "fallos repentinos" - grandes caídas repentinas pero de corta duración en el valor de mercado - ha aumentado la atención de los principales actores sobre el riesgo de aglomeración de algoritmos.

Ahora se vislumbra un nuevo cambio importante a través de la posible implementación de computadoras cuánticas. En lugar de bits binarios, la unidad de información elemental clásica, la computación cuántica utiliza qubits (bits cuánticos), obtenido por la superposición de estados binarios. Esto les permitiría procesar una cantidad mucho mayor de información miles de veces más rápido que las computadoras clásicas.

En general, se creía que la computación cuántica estaba lejos en el futuro, pero Google ha anunciado recientemente que ha alcanzado este objetivo. Primero, los Tiempos financieros informó que Google había publicado un artículo en el sitio web de la NASA anunciando que su computadora cuántica llamada Sycamore ha podido realizar en tres minutos un cálculo que tomaría 10, 000 años para funcionar en supercomputadoras clásicas. Posteriormente, el documento se eliminó del sitio web. pero Google confirmó el anuncio con un documento del 23 de octubre en Naturaleza e invitó a científicos y periodistas a ver el cálculo.

Saltos cuánticos

¿Por qué es tan importante alcanzar la supremacía cuántica? Las economías modernas están formadas por cálculos complejos. Las supercomputadoras se utilizan para diseñar productos como automóviles y aviones, inventar nuevas drogas, crear circuitos electrónicos, economías modelo, organizar la logística a gran escala y estudiar el clima. Desafortunadamente, Los cálculos también nos permiten construir armas letales y, cada vez más, monitorear e intentar controlar el comportamiento de las poblaciones.

En los últimos 70 años, la potencia informática se ha incrementado en un múltiplo alucinante. En los años 1960, incluso las computadoras potentes pudieron realizar solo unos pocos MFLOPS (millones de operaciones de punto flotante por segundo) mientras que hoy en día la computadora más poderosa es capaz de realizar casi 100 PetFLOPS (10 elevado a la 17ª potencia).

Incluso con tal poder, hay importantes tareas computacionales que no se pueden resolver o solo se pueden resolver parcialmente en la actualidad. El estudio de la combustión y la turbulencia, el estudio de moléculas a partir de principios físicos básicos (simulación mecánica cuántica), la ingeniería de la fusión nuclear e incluso los problemas logísticos son algunos de los grandes desafíos de la computación según la definición del programa federal de Computación y Comunicaciones de Alto Rendimiento (HPCC). Resolver estos problemas daría a una empresa o incluso a una nación una ventaja competitiva importante. Hay, por supuesto, también la siniestra posibilidad de crear armas más destructivas.

¿Cuál sería la importancia de la supremacía cuántica para las finanzas y la economía? Primero, La computación cuántica haría inseguras las técnicas criptográficas actuales. Deberán cambiarse los métodos y algoritmos. Criptografía poscuántica, o criptografía cuántica resistente, es un sector de estudio floreciente tanto en el ámbito académico como con empresas dedicadas a la criptografía. Algunas empresas ya ofrecen productos para criptografía poscuántica, que será un gran negocio.

Intuición, no fuerza bruta

Pero probablemente los cambios más importantes se producirían en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático. El hecho es que no sabemos cómo funciona la intuición humana y la resolución de problemas. Por último, Las computadoras resuelven problemas con un enfoque de fuerza bruta al buscar diferentes alternativas y elegir la mejor. El espacio de búsqueda de las computadoras cuánticas podría ser miles de veces más grande que el espacio de búsqueda considerado por las computadoras actuales. Sería factible sintetizar un diseño a partir de especificaciones y las máquinas podrían volverse más "creativas" a través de la capacidad de explorar una inmensa gama de posibles soluciones de diseño. En los campos de las finanzas y la economía, La computación cuántica podría llevar al análisis de un gran espacio de datos heterogéneos para hacer predicciones financieras y comprender fenómenos económicos.

En medio de tanta esperanza, Es necesario tener precaución:los datos financieros y económicos son realmente complejos, y el análisis no conducirá necesariamente a predicciones más precisas dada la complejidad de los datos. La complejidad y la no estacionariedad de los datos pueden desafiar el análisis. En otras palabras, es cuestionable si el uso de la computación cuántica reducirá la incertidumbre.

El efecto global de la computación cuántica en la vida económica y social dependerá del uso que se haga de esta herramienta, y eso se deriva de decisiones humanas en lugar de ser forzado por el conocimiento mismo.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.