Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Есептеулік қаржы — қаржы саласындағы маңызды мәселелерді шешуге бағытталған қолданбалы компьютерлік ғылымның бір саласы. Кейбір анықтамалар бойынша, бұл қаржыда қолданылатын деректер мен алгоритмдерді зерттеу, сондай-ақ қаржылық модельдерді немесе жүйелерді іске асыратын компьютерлік бағдарламалардың математикасы. Есептеулік қаржы математикалық дәлелдемелерден гөрі практикалық сандық әдістерге басымдық береді және экономикалық талдауға тікелей қолданылатын техникаларға назар аударады. Бұл математикалық қаржы мен сандық әдістердің арасындағы пәнаралық сала. Басты екі бағыты — қаржы құралдарының нақты бағасын тиімді және дәл есептеу, сондай-ақ кездейсоқ уақыт қатарларын модельдеу.
Computational finance is a branch of applied computer science that deals with problems of practical interest in finance. Some slightly different definitions are the study of data and algorithms currently used in finance and the mathematics of computer programs that realize financial models or systems. Computational finance emphasizes practical numerical methods rather than mathematical proofs and focuses on techniques that apply directly to economic analyses. It is an interdisciplinary field between mathematical finance and numerical methods. Two major areas are efficient and accurate computation of fair values of financial securities and the modeling of stochastic time series.
Тарих
Есептеулік қаржының ғылым ретінде қалыптасуы 1950 жылдардың басына, Гарри Марковицке байланысты. Марковиц портфельді таңдау мәселесін орташа дисперсияны оңтайландыру есебі ретінде қарастырды. Бұл сол кездегіге қарағанда күшті компьютерлік қуатты қажет етті, сондықтан ол жуықтап шешуге арналған пайдалы алгоритмдерді әзірледі. Математикалық қаржы да осы оймен басталды, бірақ қатынастарды қарапайым жабық түрде беру үшін қарапайым шарттар жасап, оларды бағалау үшін күрделі компьютерлік ғылымды қажет етпейтіндей болып дамыды. 1960 жылдары Эд Торп және Майкл Гудкин (Гарри Марковиц, Пол Самуэльсон және Роберт С. Мертонмен бірге жұмыс істеді) сияқты хедж-фонд менеджерлері арбитраж саудасында компьютерлерді қолдануды алғашқылардың бірі болып бастады. Академиялық ортада, Эуджин Фама сияқты зерттеушілер тиімді нарық гипотезасын қолдау үшін қаржы деректерінің үлкен көлемін талдау үшін күрделі компьютерлік өңдеуге мұқтаж болды. 1970 жылдардың соңы мен 1980 жылдардың басында «ракета ғалымдары» деп аталған жас сандық мамандар тобы Уолл-стритке келді және жеке компьютерлер әкелді. Бұл есептеулік қаржы қолданыстарының саны мен әртүрлілігінің өркендеуіне әкелді. Көптеген жаңа әдістер оптимизация және уақыт қатарларын талдау сияқты дәстүрлі есептеу экономикасы салаларынан емес, сигналды өңдеу және сөзді танудан шықты. Бұл қаржыда қолданылатын есептеу әдістерінің екінші маңызды кеңеюіне, сондай-ақ жеке компьютерлерден мейнфреймдер мен суперкомпьютерлерге көшуге әкелді. Соңғы 20 жылда есептеулік қаржының саласы қаржының барлық саласына кеңіп, мамандарға деген сұраныс күрт өсті. Сонымен қатар, есептеулік қаржы бағдарламалық жасақтамасын және қызметтерін ұсынатын көптеген мамандандырылған компаниялар пайда болды.
The birth of computational finance as a discipline can be traced to Harry Markowitz in the early 1950s. Markowitz conceived of the portfolio selection problem as an exercise in mean variance optimization. This required more computer power than was available at the time, so he worked on useful algorithms for approximate solutions. Mathematical finance began with the same insight, but diverged by making simplifying assumptions to express relations in simple closed forms that did not require sophisticated computer science to evaluate. In the 1960s, hedge fund managers such as Ed Thorp and Michael Goodkin (working with Harry Markowitz, Paul Samuelson and Robert C. Merton) pioneered the use of computers in arbitrage trading. In academics, sophisticated computer processing was needed by researchers such as Eugene Fama in order to analyze large amounts of financial data in support of the efficient market hypothesis. In the late 1970s and early 1980s, a group of young quantitative practitioners who became known as "rocket scientists" arrived on Wall Street and brought along personal computers. This led to an explosion of both the amount and variety of computational finance applications. Many of the new techniques came from signal processing and speech recognition rather than traditional fields of computational economics like optimization and time series analysis. This led to a second major extension of the range of computational methods used in finance, also a move away from personal computers to mainframes and supercomputers. Over the last 20 years, the field of computational finance has expanded into virtually every area of finance, and the demand for practitioners has grown dramatically. Moreover, many specialized companies have grown up to supply computational finance software and services.