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]
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]