Python による金融理論

第1章. 経理とPython

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

経理理論の歴史は、抽象化された理論化と実践的な応用の相互作用を示す興味深い例である。

フランク・ミルン（1995年）

ヘッジファンドは近年、、何百億ドルもの投資資金を吸い上げてきたが、その支援はテクノロジーによってますます強化されている。同じテクノロジーが、こうした組織で財務上の決定を下す人々にも利点をもたらしている。

ローレンス・フレッチャー（2020）

この章では、本書に関連するトピックを簡潔に概観する。この章は、この後に続く章のために、金融と技術の両方の枠組みを提供することを意図している。「金融の歴史」では、まず経理の歴史と現状を簡単に概観する。「金融の主な動向」では、経理を進化させてきた主な動向である数学、テクノロジー、データ、人工知能について論じている。このような背景から、「4つの言語の世界」では、今日の経理は4つの言語が密接に結びついた学問分野であると論じている：英語、経理、数学、プログラミングである。本書の全体的なアプローチは「本書のアプローチ」で説明されている。「Python入門」では、適切なPython環境を読者のコンピュータにインストールする方法を説明している。しかし、すべてのコードはQuantプラットフォーム上の通常のウェブ・ブラウザーで使用・実行できるため、Pythonのローカル・インストールは後でセットアップすることができる。

経理の歴史

経理と金融業界の現状をよりよく理解するためには、それらが時代とともにどのように発展してきたかを見ておくことが役に立つ。Rubinstein (2006)によれば、科学分野としての経理の歴史は大きく3つの時期に分けられる：

古代（1950年以前）

主に非公式な推論、経験則、市場関係者の経験によって特徴づけられる。

クラシック時代（1950-1980）

、この分野に形式的な推論と数学が導入されたことが特徴である。この時期には、特殊化モデル（例えば、ブラックとショールズ（1973年）のオプション価格決定モデル）や一般化フレームワーク（例えば、ハリソンとクレップス（1979年）のリスク中立価格決定アプローチ）が開発された。

近代（1980年～2000年）

このの時期は、経理の特定のサブフィールド（例えば、計算ファイナンス）において多くの進歩を生み出し、特に、確率的金利（例えば、Cox, Ingersoll, and Ross (1985)）や確率的ボラティリティ（例えば、Heston (1993)）のような金融市場における重要な経験的現象に取り組んだ。

Rubinstein (2006)の出版から15年後の今日、第4期と第5期を追加することができる。この2つの時期が、経理におけるPythonの台頭と現在の遍在の原因である：

計算期間（2000年～2020年）

このの時期は、経理で使われるハードウェアとソフトウェアの両方の進歩によって、経理における理論的な焦点から計算的な焦点へのシフトが見られた。 Longstaff and Schwartz (2001)による論文-モンテカルロ・シミュレーションによってアメリカン・オプションを評価する効率的な数値アルゴリズムを提供-は、このパラダイム・シフトをよく表している。彼らのアルゴリズムは、一般的に単一のオプションを評価するために、数十万回のシミュレーショ ンと複数の通常の最小二乗回帰を必要とするという計算負荷の高いものである（Hilpisch ...