Вычислительные финансы
Вычислительные финансы — это раздел прикладной информатики , который занимается проблемами, представляющими практический интерес в области финансов . [1] Некоторые немного отличающиеся определения – это изучение данных и алгоритмов, используемых в настоящее время в финансах. [2] и математика компьютерных программ , реализующих финансовые модели или системы . [3]
Вычислительные финансы делают упор на практические численные методы, а не на математические доказательства , и фокусируются на методах, которые применимы непосредственно к экономическому анализу . [4] Это междисциплинарная область между математическими финансами и численными методами . [5] Двумя основными областями являются эффективный и точный расчет справедливой стоимости финансовых ценных бумаг и моделирование стохастических временных рядов . [6]
История [ править ]
Рождение вычислительных финансов как дисциплины можно отнести к Гарри Марковицу в начале 1950-х годов. Марковиц рассматривал проблему выбора портфеля как упражнение по оптимизации среднего отклонения. Для этого требовалось больше компьютерной мощности, чем было доступно в то время, поэтому он работал над полезными алгоритмами приближенных решений. [7] Математические финансы начались с того же понимания, но разошлись, сделав упрощающие предположения для выражения отношений в простых закрытых формах , для оценки которых не требовалась сложная информатика. [8]
В 1960-х годах менеджеры хедж-фондов, такие как Эд Торп [9] и Майкл Гудкин (работающий с Гарри Марковицем, Полом Самуэльсоном и Робертом К. Мертоном ) [10] первым применил компьютеры в арбитражной торговле. нуждались в сложной компьютерной обработке В академических кругах такие исследователи, как Юджин Фама, для анализа больших объемов финансовых данных в поддержку гипотезы эффективного рынка . [8]
В 1970-е годы основное внимание в вычислительном финансировании сместилось на ценообразование опционов и анализ ипотечных кредитов секьюритизации . [11] В конце 1970-х и начале 1980-х годов группа молодых практиков количественного анализа , ставших известными как «ученые-ракетчики», прибыла на Уолл-стрит и привезла с собой персональные компьютеры . Это привело к взрывному росту количества и разнообразия приложений вычислительного финансирования. [12] Многие из новых методов пришли из обработки сигналов и распознавания речи, а не из традиционных областей вычислительной экономики, таких как оптимизация и временных рядов . анализ [12]
К концу 1980-х годов окончание « холодной войны» большую группу уволенных физиков и математиков-прикладников , многие из которых находились за « железным занавесом» привело в финансы . Эти люди стали известны как « финансовые инженеры » («квант» — термин, который включает в себя как ученых-ракетчиков, так и финансовых инженеров, а также количественных портфельных менеджеров). [13] Это привело ко второму крупному расширению диапазона вычислительных методов, используемых в финансах, а также к переходу от персональных компьютеров к мэйнфреймам и суперкомпьютерам . [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 сфера вычислительных финансов распространилась практически на все области финансов, и спрос на специалистов-практиков резко вырос. [1] Более того, появилось множество специализированных компаний, которые поставляют программное обеспечение и услуги в области вычислительного финансирования. [10]
Приложения вычислительных финансов
См. также [ править ]
- Очерк финансов
- Количественный аналитик
- Список количественных аналитиков
- Математические финансы
- Финансовый инжиниринг
- QuantLib
- Магистр вычислительных финансов
- Магистр количественных финансов
- Финансовое перестрахование
- Финансовое моделирование
Ссылки [ править ]
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Рюдигер У. Зейдель, «Инструменты для вычислительных финансов» , Springer; Выпуск 3-й (11 мая 2006 г.) 978-3540279235
- ^ «Лаборатория вычислительных финансов и исследований» . Университет Эссекса. Архивировано из оригинала 12 июля 2012 г. Проверено 21 июля 2012 г.
- ^ Корнелис А. Лос, Computational Finance World Scientific Pub Co Inc (декабрь 2000 г.) ISBN 978-9810244972
- ^ Марио Дж. Миранда и Пол Л. Факлер, Прикладная вычислительная экономика и финансы , MIT Press (16 сентября 2002 г.) ISBN 978-0262134200
- ↑ Омур Угур, Введение в вычислительные финансы , Imperial College Press (22 декабря 2008 г.) ISBN 978-1848161924
- ^ Цзинь-Чуан Дуан, Вольфганг Карл Хердл и Джеймс Э. Джентл (редакторы), Справочник по вычислительным финансам , Springer (25 октября 2011 г.) ISBN 978-3642172533
- ^ Гарри М. Марковиц, Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций , Wiley, второе издание (3 сентября 1991 г.) 978-1557861085
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Джастин Фокс, Миф о рациональном рынке: история риска, вознаграждения и заблуждений на Уолл-стрит , HarperBusiness (9 июня 2009 г.) ISBN 978-0060598990
- ^ Уильям Паундстоун, Формула удачи: нерассказанная история научной системы ставок, победившей казино и Уолл-стрит , Хилл и Ван (19 сентября 2006 г.) ISBN 978-0809045990
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Майкл Гудкин, «Неправильный ответ быстрее: внутренняя история создания машины, которая торгует триллионами» , Уайли (21 февраля 2012 г.) ISBN 978-1118133408
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Аарон Браун, «Краснокровный риск: Тайная история Уолл-стрит» , Уайли (11 октября 2011 г.) ISBN 978-1118043868
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Джон Ф. Элерс, «Ракетная наука для трейдеров» , Wiley (20 июля 2001 г.) ISBN 978-0471405672
- ↑ Аарон Браун, The Poker Face of Wall Street , Wiley (31 марта 2006 г.) 978-0470127315
- ^ «Центр вычислительных финансов» . Университет Карнеги-Меллон . Проверено 21 июля 2012 г.
Внешние ссылки [ править ]
- Технический комитет IEEE по вычислительным финансам и экономике. Архивировано 5 февраля 2012 г. в Wayback Machine.
- Введение в вычислительные финансы без мучительной боли
- Введение в вычислительные финансы, информационный бюллетень IEEE Computational Intelligence Society, август 2004 г.
- Численные методы для опционов
- Моделирование случайных процессов методом Монте-Карло
- Центр вычислительных финансов и экономических агентов (CCFEA). Архивировано 15 декабря 2018 г. в Wayback Machine.
- Журнал вычислительных финансов