Ottimizzazione della liquidità nei sistemi di regolamento lordo con il riordinamento quantistico: un'applicazione su TARGET2

9 marzo 2026

La Banca d'Italia pubblica oggi "Ottimizzazione della liquidità nei sistemi di regolamento lordo con il riordinamento quantistico: un'applicazione su TARGET2", il nuovo numero della collana "Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento".

Nei sistemi di pagamento di importo rilevante con regolamento su base lorda, che richiedono livelli elevati di liquidità, ottimizzare l'ordine di esecuzione delle transazioni può ridurre in modo significativo le risorse che le istituzioni devono allocare per mantenere la propria solvibilità. Seguendo McMahon et al. (2024), che hanno mostrato come un hybrid quantum solver possa migliorare l'efficienza della intraday liqudity del sistema high-value canadese, applichiamo una tecnica simile ai pagamenti tra istituzioni italiane in TARGET2, utilizzando un Constrained Quadratic Model (CQM) Solver. L'applicazione ottimizza blocchi di pagamenti, generando risparmi di liquidità medi giornalieri compresi fra 23 e 38 milioni di euro, su un campione di 35 giorni. L'utilizzo di tecniche di machine learning consente inoltre di identificare le caratteristiche dei blocchi che incrementano tali risparmi. Infine, confrontiamo i risultati con quelli ottenuti tramite un algoritmo di Simulated Annealing (SAA), riscontrando risparmi di liquidità di dimensioni analoghe. Il SAA viene esteso a blocchi di dimensioni più elevate, ancora proibitive per l'hardware quantistico attuale, mostrando un incremento dei risparmi di liquidità più che proporzionale rispetto alla crescita delle dimensioni dei blocchi.