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計算ファイナンスは、金融における実用的な問題を扱う応用コンピュータサイエンスの一分野です。[1]わずかに異なる定義としては、現在金融で使用されているデータとアルゴリズムの研究[2]と、金融モデルやシステムを実現するコンピュータプログラムの数学などがあります。[3]
計算ファイナンスは、数学的証明よりも実用的な数値手法を重視し、経済分析に直接適用される技術に焦点を当てています。[4]数理ファイナンスと数値手法の学際的な分野です。[5] 2つの主要分野は、金融証券の公正価値の効率的かつ正確な計算と、確率的時系列のモデリングです。[6]
歴史
計算ファイナンスという学問の誕生は、1950年代初頭のハリー・マーコウィッツにまで遡ります。マーコウィッツは、ポートフォリオ選択問題を平均分散最適化の演習として考えました。これには当時利用可能なコンピュータパワー以上のものが必要だったため、マーコウィッツは近似解を得るための有用なアルゴリズムの開発に取り組みました。[7]数理ファイナンスも同じ洞察から始まりましたが、関係を単純な閉じた形で表現するために単純化した仮定を立てることで分岐しました。この関係は、評価に高度なコンピュータサイエンスを必要としません。[8]
1960年代には、エド・ソープ[9]やマイケル・グッドキン（ハリー・マーコウィッツ、ポール・サミュエルソン、ロバート・C・マートンと共同）[10]などのヘッジファンドマネージャーが裁定取引におけるコンピュータの使用を開拓しました。学術的には、ユージン・ファーマなどの研究者が効率的市場仮説を裏付けるために大量の金融データを分析するために、高度なコンピュータ処理が必要でした。[8]
1970年代には、計算ファイナンスの主な焦点はオプションの価格設定と住宅ローン 証券化の分析に移りました。[11] 1970年代後半から1980年代前半にかけて、 「ロケット科学者」として知られるようになった若い定量分析の専門家のグループがウォール街にやって来て、パーソナルコンピュータを持ち込みました。これにより、計算ファイナンスのアプリケーションの量と種類が爆発的に増加しました。[12]新しい技術の多くは、最適化や時系列分析などの計算経済学の従来の分野ではなく、信号処理や音声認識から生まれました。[12]
1980年代末までに、冷戦の終結により、鉄のカーテンの向こう側から多くの物理学者や応用数学者が金融業界に流れ込みました。これらの人々は「金融エンジニア」として知られるようになりました（「クオンツ」はロケット科学者と金融エンジニアの両方、および定量的ポートフォリオマネージャーを含む用語です）。[13]これにより、金融で使用される計算方法の範囲が2度目に大きく拡大し、パーソナルコンピューターからメインフレームやスーパーコンピューターへの移行も起こりました。[11]この頃、計算金融は明確な学術分野として認識されるようになりました。計算金融の最初の学位プログラムは、1994年にカーネギーメロン大学で提供されました。[14]
過去20年間で、計算ファイナンスの分野は金融のほぼすべての分野に拡大し、実務家に対する需要は劇的に増加しました。[1]さらに、計算ファイナンスのソフトウェアとサービスを提供する専門企業が数多く成長しました。[10]
計算ファイナンスの応用
参照
参考文献
- ^ ab Rüdiger U. Seydel, Tools for Computational Finance、Springer; 第3版（2006年5月11日）978-3540279235
- ^ 「Computational Finance and Research Laboratory」。エセックス大学。2012年7月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2012年7月21日閲覧。
- ^ コーネリス A. ロス、Computational Finance World Scientific Pub Co Inc (2000 年 12 月) ISBN 978-9810244972
- ^ Mario J. Miranda と Paul L. Fackler、「応用計算経済学と金融」、MIT Press (2002 年 9 月 16 日) ISBN 978-0262134200
- ^ オムール・ウグル『計算ファイナンス入門』インペリアル・カレッジ・プレス（2008年12月22日）ISBN 978-1848161924
- ^ Jin-Chuan Duan、Wolfgang Karl Härdle、James E. Gentle (編集者)、Handbook of Computational Finance、Springer (2011 年 10 月 25 日) ISBN 978-3642172533
- ^ ハリー・M・マーコウィッツ『ポートフォリオ選択：効率的な投資の多様化』、ワイリー、第2版（1991年9月3日）978-1557861085
- ^ ジャスティン・フォックス著『合理的市場の神話：ウォール街におけるリスク、報酬、妄想の歴史』ハーパービジネス（2009年6月9日）ISBN 978-0060598990
- ^ ウィリアム・パウンドストーン『フォーチュンの公式：カジノやウォール街に勝った科学的賭博システムの知られざる物語』ヒル・アンド・ワン（2006年9月19日）ISBN 978-0809045990
- ^ マイケル・グッドキン著『The Wrong Answer Faster: The Inside Story of Making the Machine that Trades Trillions』、Wiley、（2012年2月21日）ISBN 978-1118133408
- ^ ab アーロン・ブラウン『レッド・ブラッド・リスク：ウォール街の秘密の歴史』ワイリー（2011年10月11日）ISBN 978-1118043868
- ^ ab John F. Ehlers、Rocket Science for Traders、Wiley（2001年7月20日）ISBN 978-0471405672
- ^ アーロン・ブラウン『ウォール街のポーカーフェイス』ワイリー（2006年3月31日）978-0470127315
- ^ 「Center for Computational Finance」。カーネギーメロン大学。 2012年7月21日閲覧。
外部リンク
- IEEE 計算金融および経済学技術委員会 2012-02-05 にアーカイブされました(Wayback Machineより)
- 苦痛のない計算ファイナンス入門
- 計算金融入門、IEEE 計算知能学会ニュースレター、2004 年 8 月
- オプションの数値手法
- 確率過程のモンテカルロシミュレーション
- 計算金融および経済エージェントセンター (CCFEA) 2018-12-15 にWayback Machineでアーカイブ
- 計算ファイナンスジャーナル