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計算金融は、金融における実用的な問題を扱う応用コンピュータ科学の一分野です。[ 1 ]若干異なる定義としては、金融で現在使用されているデータとアルゴリズムの研究[ 2 ]や、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[ 3 ]などがあります。
計算ファイナンスは、数学的証明よりも実用的な数値的手法を重視し、経済分析に直接適用できる技術に焦点を当てています。[ 4 ]これは、数理ファイナンスと数値的手法の間の学際的な分野です。[ 5 ]主な2つの分野は、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 ]
計算ファイナンスという学問分野の誕生は、1950年代初頭のハリー・マーコウィッツに遡ることができる。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問題として捉えた。当時利用可能なコンピューターの処理能力では不十分だったため、彼は近似解を得るための有用なアルゴリズムに取り組んだ。 [ 7 ]数理ファイナンスも同じ洞察から始まったが、高度なコンピューターサイエンスを必要としない単純な閉形式で関係性を表現するために簡略化された仮定を置くことで分岐した。[ 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・マートンと共同で）[ 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利用を先駆的に行いました。学術分野では、ユージン・ファーマなどの研究者が、効率的市場仮説を支持す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、計算金融の主な焦点はオプション価格設定と住宅ローン証券化の分析に移った。[ 11 ] 1970年代後半から1980年代初頭にかけて、「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んだ。これにより、計算金融アプリケーションの量と種類が爆発的に増加した。[ 12 ]新しい技術の多くは、最適化や時系列分析といった従来の計算経済学の分野ではなく、信号処理や音声認識から生まれた。 [ 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来た多くの物理学者や応用数学者が金融業界に流入した。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った（「クオンツ」はロケット科学者と金融エンジニア、そして定量ポートフォリオマネージャーの両方を含む用語である）。[ 13 ]これにより、金融で使用される計算手法の範囲が2度目に大きく拡大し、パーソナルコンピュータからメインフレームやスーパーコンピュータへの移行も進んだ。[ 11 ]この頃、計算金融は独立した学術分野として認識されるようになった。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によって提供された。[ 14 ]
過去20年間で、計算ファイナンスの分野は事実上あらゆる金融分野に拡大し、実務者の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 ]