Finanzas computacionales
La simulación de trayectorias de muestra del movimiento browniano es una herramienta importante para calcular el precio de los instrumentos financieros bajo la medida neutral al riesgo .

Las finanzas computacionales son una rama de la informática aplicada que se ocupa de problemas de interés práctico en finanzas . [1] Algunas definiciones ligeramente diferentes son el estudio de datos y algoritmos utilizados actualmente en finanzas [2] y las matemáticas de los programas informáticos que realizan modelos o sistemas financieros . [3]

Las finanzas computacionales enfatizan los métodos numéricos prácticos en lugar de las pruebas matemáticas y se centran en técnicas que se aplican directamente a los análisis económicos . [4] Es un campo interdisciplinario entre las finanzas matemáticas y los métodos numéricos . [5] Dos áreas principales son el cálculo eficiente y preciso de valores justos de títulos financieros y el modelado de series temporales estocásticas . [6]

Historia

El nacimiento de las finanzas computacionales como disciplina se remonta a Harry Markowitz a principios de la década de 1950. Markowitz concibió el problema de selección de cartera como un ejercicio de optimización de media-varianza. Esto requería más potencia informática de la disponible en ese momento, por lo que trabajó en algoritmos útiles para soluciones aproximadas. [7] Las finanzas matemáticas comenzaron con la misma idea, pero se desviaron al hacer suposiciones simplificadoras para expresar relaciones en formas simples y cerradas que no requerían de una ciencia informática sofisticada para evaluarlas. [8]

En la década de 1960, los administradores de fondos de cobertura como Ed Thorp [9] y Michael Goodkin (que trabajó con Harry Markowitz, Paul Samuelson y Robert C. Merton ) [10] fueron pioneros en el uso de computadoras en operaciones de arbitraje . En el ámbito académico, investigadores como Eugene Fama necesitaban un procesamiento informático sofisticado para analizar grandes cantidades de datos financieros en apoyo de la hipótesis del mercado eficiente . [8]

Durante la década de 1970, el enfoque principal de las finanzas computacionales se desplazó hacia la determinación de precios de opciones y el análisis de titulizaciones hipotecarias . [11] A fines de la década de 1970 y principios de la de 1980, un grupo de jóvenes profesionales cuantitativos que se hicieron conocidos como "científicos espaciales" llegaron a Wall Street y trajeron consigo computadoras personales . Esto condujo a una explosión tanto de la cantidad como de la variedad de aplicaciones de las finanzas computacionales. [12] Muchas de las nuevas técnicas provenían del procesamiento de señales y el reconocimiento de voz en lugar de campos tradicionales de la economía computacional como la optimización y el análisis de series temporales . [12]

A finales de los años 1980, el fin de la Guerra Fría trajo consigo a un gran grupo de físicos y matemáticos aplicados desplazados , muchos de ellos procedentes de detrás de la Cortina de Hierro , al mundo de las finanzas. Estas personas pasaron a ser conocidas como " ingenieros financieros " ("quant" es un término que incluye tanto a los científicos de cohetes como a los ingenieros financieros, así como a los gestores de carteras cuantitativos). [13] Esto condujo a una segunda ampliación importante de la gama de métodos computacionales utilizados en finanzas, también un alejamiento de las computadoras personales hacia los mainframes y las supercomputadoras . [11] En esa época, las finanzas computacionales pasaron a ser reconocidas como un subcampo académico diferenciado. El primer programa de grado en finanzas computacionales fue ofrecido por la Universidad Carnegie Mellon en 1994. [14]

En los últimos 20 años, el campo de las finanzas computacionales se ha expandido a prácticamente todas las áreas de las finanzas, y la demanda de profesionales ha crecido drásticamente. [1] Además, muchas empresas especializadas han crecido para ofrecer software y servicios de finanzas computacionales. [10]

Aplicaciones de las finanzas computacionales

Véase también

Referencias

  1. ^ de Rüdiger U. Seydel, Tools for Computational Finance , Springer; 3.ª edición (11 de mayo de 2006) 978-3540279235
  2. ^ "Computational Finance and Research Laboratory". Universidad de Essex. Archivado desde el original el 12 de julio de 2012. Consultado el 21 de julio de 2012 .
  3. ^ Cornelis A. Los, Computational Finance World Scientific Pub Co Inc (diciembre de 2000) ISBN 978-9810244972 
  4. ^ Mario J. Miranda y Paul L. Fackler, Applied Computational Economics and Finance , The MIT Press (16 de septiembre de 2002) ISBN 978-0262134200 
  5. ^ Omur Ugur, Introducción a las finanzas computacionales , Imperial College Press (22 de diciembre de 2008) ISBN 978-1848161924 
  6. ^ Jin-Chuan Duan, Wolfgang Karl Härdle y James E. Gentle (editores), Handbook of Computational Finance , Springer (25 de octubre de 2011) ISBN 978-3642172533 
  7. ^ Harry M. Markowitz, Selección de cartera: diversificación eficiente de inversiones , Wiley, segunda edición (3 de septiembre de 1991) 978-1557861085
  8. ^ de Justin Fox, El mito del mercado racional: una historia de riesgo, recompensa y engaño en Wall Street , HarperBusiness (9 de junio de 2009) ISBN 978-0060598990 
  9. ^ William Poundstone, La fórmula de la fortuna: la historia no contada del sistema científico de apuestas que venció a los casinos y a Wall Street , Hill y Wang (19 de septiembre de 2006) ISBN 978-0809045990 
  10. ^ de Michael Goodkin, La respuesta equivocada más rápido: La historia interna de la fabricación de la máquina que comercia billones , Wiley, (21 de febrero de 2012) ISBN 978-1118133408 
  11. ^ de Aaron Brown, Riesgo a sangre roja: La historia secreta de Wall Street , Wiley (11 de octubre de 2011) ISBN 978-1118043868 
  12. ^ de John F. Ehlers, Rocket Science for Traders , Wiley (20 de julio de 2001) ISBN 978-0471405672 
  13. ^ Aaron Brown, La cara de póquer de Wall Street , Wiley (31 de marzo de 2006) 978-0470127315
  14. ^ "Centro de Finanzas Computacionales". Universidad Carnegie Mellon . Consultado el 21 de julio de 2012 .
  • Comité Técnico de Finanzas y Economía Computacionales del IEEE Archivado el 5 de febrero de 2012 en Wayback Machine
  • Una introducción a las finanzas computacionales sin dolor de cabeza
  • Introducción a las finanzas computacionales, Boletín de la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE, agosto de 2004
  • Técnicas numéricas para opciones
  • Simulación de Monte Carlo de procesos estocásticos
  • Centro de Finanzas Computacionales y Agentes Económicos (CCFEA) Archivado el 15 de diciembre de 2018 en Wayback Machine
  • Revista de finanzas computacionales
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