Вычислительные финансы - Википедия - Computational finance

Моделирование Броуновское движение примерные пути - важный инструмент при расчете стоимости финансовых инструментов в рамках нейтральная к риску мера.

Вычислительные финансы это отрасль прикладной Информатика который занимается проблемами, представляющими практический интерес в финансы.[1] Некоторые несколько иные определения - это изучение данные и алгоритмы в настоящее время используется в финансах[2] и математика из компьютерные программы которые понимают финансовые модели или же системы.[3]

Вычислительные финансы подчеркивают практические численные методы скорее, чем математические доказательства и фокусируется на методах, которые применяются непосредственно к экономический анализ.[4] Это междисциплинарная область между математические финансы и численные методы.[5] Две основные области - это эффективное и точное вычисление справедливая стоимость из финансовые ценные бумаги и моделирование стохастический ценовой ряд.[6]

История

Рождение вычислительных финансов как дисциплины можно проследить до Гарри Марковиц в начале 1950-х гг. Марковиц рассматривал проблему выбора портфеля как упражнение по оптимизации среднего отклонения. Это требовало большей мощности компьютера, чем было доступно в то время, поэтому он работал над полезными алгоритмами для приближенных решений.[7] Математические финансы начали с того же понимания, но разошлись, сделав упрощающие предположения, чтобы выразить отношения простым языком. закрытые формы это не требовало сложных компьютерных наук для оценки.[8]

В 1960-х годах менеджеры хедж-фондов, такие как Эд Торп[9] и Майкл Гудкин (работая с Гарри Марковицем, Пол Самуэльсон и Роберт С. Мертон )[10] первым начал использовать компьютеры в арбитраж торговля. В академических кругах такие исследователи, как Юджин Фама для анализа больших объемов финансовых данных в поддержку гипотеза эффективного рынка.[8]

В течение 1970-х годов основное внимание в финансировании вычислений сместилось на цены на опционы и анализируя ипотека секьюритизация.[11] В конце 1970-х - начале 1980-х годов группа молодых количественные практики которые стали известны как «ученые-ракетчики», прибыли на Уолл-стрит и принес с собой персональные компьютеры. Это привело к взрывному росту количества и разнообразия приложений для вычислительных финансов.[12] Многие из новых техник пришли из обработка сигналов и распознавание речи а не в традиционных областях вычислительной экономики, таких как оптимизация и Временные ряды анализ.[12]

К концу 1980-х годов сворачивание Холодная война привезли большую группу перемещенных физики и прикладные математики, многие из-за Железный занавес, в финансы. Эти люди стали известны как «финансовые инженеры »(Термин« количественный »включает в себя как ученых-ракетчиков, так и финансовых инженеров, а также менеджеров количественного портфеля).[13] Это привело ко второму значительному расширению диапазона вычислительных методов, используемых в финансах, а также к переходу от персональных компьютеров к мэйнфреймы и суперкомпьютеры.[11] Примерно в это же время вычислительные финансы стали признаны отдельной академической областью. Программа первой степени в области вычислительных финансов была предложена Университетом Карнеги-Меллона в 1994 году.[14]

За последние 20 лет область компьютерных финансов расширилась практически во все области финансов, и спрос на специалистов-практиков резко вырос.[1] Более того, многие специализированные компании начали поставлять программное обеспечение и услуги в области вычислительных финансов.[10]

Приложения вычислительных финансов

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Рюдигер У. Зейдел, Инструменты для вычислительных финансов[постоянная мертвая ссылка ], Springer; 3-е издание (11 мая 2006 г.) 978-3540279235
  2. ^ «Лаборатория вычислительных финансов и исследований». Университет Эссекса. Получено 2012-07-21.
  3. ^ Корнелис А. Лос, Вычислительные финансы World Scientific Pub Co Inc (декабрь 2000 г.) ISBN  978-9810244972
  4. ^ Марио Дж. Миранда и Пол Л. Факлер, Прикладная вычислительная экономика и финансы, MIT Press (16 сентября 2002 г.) ISBN  978-0262134200
  5. ^ Омур Угур, Введение в вычислительные финансы, Imperial College Press (22 декабря 2008 г.) ISBN  978-1848161924
  6. ^ Цзинь-Чуан Дуан, Вольфганг Карл Хердл и Джеймс Э. Джентл (редакторы), Справочник по вычислительным финансам, Springer (25 октября 2011 г.) ISBN  978-3642172533
  7. ^ Гарри М. Марковиц, Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций, Wiley, второе издание (3 сентября 1991 г.) 978-1557861085
  8. ^ а б Джастин Фокс, Миф о рациональном рынке: история риска, вознаграждения и заблуждений на Уолл-стрит, HarperBusiness (9 июня 2009 г.) ISBN  978-0060598990
  9. ^ Уильям Паундстон, Формула Фортуны: нераскрытая история научной системы ставок, которая победила казино и Уолл-стрит, Хилл и Ван (19 сентября 2006 г.) ISBN  978-0809045990
  10. ^ а б Майкл Гудкин, Неверный ответ быстрее: внутренняя история создания машины, торгующей триллионами, Wiley (21 февраля 2012 г.) ISBN  978-1118133408
  11. ^ а б Аарон Браун, Краснокровный риск: тайная история Уолл-стрит, Wiley (11 октября 2011 г.) ISBN  978-1118043868
  12. ^ а б Джон Ф. Элерс, Ракетостроение для трейдеров, Wiley (20 июля 2001 г.) ISBN  978-0471405672
  13. ^ Аарон Браун, Покерное лицо Уолл-стрит, Wiley (31 марта 2006 г.) 978-0470127315
  14. ^ «Центр вычислительных финансов». Университет Карнеги Меллон. Получено 2012-07-21.

внешняя ссылка