Jakarta Aktual
Jakarta Aktual

Berita Aktual dan Faktual

Jakarta Aktual
Jakarta Aktual© 2026
Jakarta Aktual
Jakarta Aktual

Berita Aktual dan Faktual

Kembali ke Wiki
Artikel Wikipedia

Komputasi keuangan

Komputasi keuangan merupakan cabang ilmu komputer terapan yang menangani masalah praktis di bidang keuangan. Definisi lain yang agak sedikit berbeda menyatakan bahwa komputasi keuangan adalah studi tentang data dan algoritme yang saat ini digunakan di bidang keuangan, serta menghasilkan model atau sistem keuangan.

Wikipedia article
Diperbarui 16 Maret 2026

Sumber: Lihat artikel asli di Wikipedia

Komputasi keuangan
Simulasi dari jalur sampel Brownian Motion merupakan instrumen penting dalam menghitung harga instrumen keuangan di bawah ukuran risiko-netral.

Komputasi keuangan merupakan cabang ilmu komputer terapan yang menangani masalah praktis di bidang keuangan.[1] Definisi lain yang agak sedikit berbeda menyatakan bahwa komputasi keuangan adalah studi tentang data dan algoritme yang saat ini digunakan di bidang keuangan,[2] serta menghasilkan model atau sistem keuangan.[3]

Komputasi keuangan lebih menekankan metode numerik praktis dibandingkan turunan bukti matematis dan lebih berfokus pada teknik yang langsung berlaku untuk analisis ekonomi.[4] Kompuasi keuangan merupakan bidang interdisipliner antara keuangan matematika dan metode numerik.[5] Dua bidang utama dalam komputasi keuangan adalah perhitungan yang efisien dan akurat untuk menghitung nilai wajar sekuritas keuangan serta pemodelan deret waktu stolastik.[6]

Di bidang terapan analisis investasi, metode komputasi digunakan untuk mengolah kumpulan besar data pasar, operasional, dan kontrak.[7][8][9] Atas dasar ini dibangun model arus kas dan penilaian risiko. Secara terpisah dihitung skenario imbal hasil untuk aset tertentu. Alat semacam itu digunakan dalam analisis struktur transaksi, uji sensitivitas terhadap parameter kunci, dan penilaian kemungkinan konsekuensi keputusan manajerial. Ekstraksi data otomatis dari dokumen keuangan memainkan peran penting.[10][11] Hal ini sangat penting ketika perlu membandingkan dengan cepat sejumlah besar indikator dan skenario perkembangan.[12][13] Pendekatan seperti ini membuat penilaian suatu objek investasi menjadi lebih konsisten dan mempercepat pemrosesan kumpulan data yang kompleks.

Sejarah

Kelahiran komputasi keuangan sebagai disiplin dapat ditelusuri ke Harry Markowitz pada awal 1950-an. Markowitz sedang mendalami masalah pemilihan portofolio sebagai latihan dalam optimasi rata rata dan variasi. Pekerjaan Markowitz membutuhkan lebih banyak daya komputer daripada yang tersedia pada saat itu, sehingga mengharuskannya untuk mengembangkan algoritma yang lebih efisien.[14] Matematika keuangan dimulai dengan cara yang sama, tetapi perbedaanya dengan komputasi keuangan adalah matematika keuangan menyederhanakan asumsi agar dapat mengekspresikan hubungan dalam bentuk yang sederhana sehingga tidak memerlukan komputer canggih untuk mengevaluasinya.[15]

Pada tahun 1960-an, manajer dana lindung nilai (hedge fund) seperti Ed Thorp[16] dan Michael Goodkin (bekerja dengan Harry Markowitz, Paul Samuelson dan Robert C. Merton)[17] memelopori penggunaan komputer dalam perdagangan arbitrase. Selain itu, di bidang akademik, pemrosesan komputer yang canggih diperlukan oleh para peneliti seperti Eugene Fama untuk menganalisis sejumlah besar data keuangan untuk meneliti hipotesis pasar efisien.[15]

Selama tahun 1970-an, fokus utama keuangan komputasi bergeser ke penetapan harga opsi dan analisis sekuritisasi hipotek.[18] Pada akhir 1970-an dan awal 1980-an, sekelompok peneliti kuantitatif muda yang dikenal sebagai "ilmuwan roket" tiba di Wall Street dan membawa serta komputer pribadi. Hal ini menyebabkan ledakan baik jumlah dan variasi aplikasi keuangan komputasi.[19] Banyak teknik baru dalam bidang ini melibatkan teknologi pemrosesan sinyal dan pengenalan suara alih-alih bidang tradisional ekonomi komputasi seperti optimasi dan analisis deret waktu.[19]

Pada akhir 1980-an, meredanya Perang Dingin membawa sekelompok besar fisikawan dan matematikawan terapan dari negara eks-komunis ke dalam bidang keuangan. Orang-orang ini dikenal sebagai "insinyur keuangan" ("quant" adalah istilah yang mencakup ilmuwan roket dan insinyur keuangan, serta manajer portofolio kuantitatif).[20] Hal ini menyebabkan terjadinya perluasan kembali berbagai metode komputasi yang sebelumnya digunakan di bidang keuangan, juga perpindahan dari komputer pribadi ke mainframe dan superkomputer.[18] Pada saat inilah komputasi keuangan menjadi diakui sebagai subbidang akademik yang berbeda. Program gelar pertama di bidang komputasi keuangan ditawarkan oleh Universitas Carnegie Mellon pada tahun 1994.[21]

Selama 20 tahun terakhir, bidang komputasi keuangan telah berkembang ke hampir setiap bidang keuangan, dan permintaan akan praktisi di bidang ini telah tumbuh secara drastis. Selain itu, banyak perusahaan telah berkembang untuk memasok perangkat lunak dan layanan keuangan komputasi secara khusus.[17]

Penerapan dari komputasi keuangan

  • Pertukaran algoritma
  • Investasi kuantitatif
  • Pertukaran frekuensi tinggi

Lihat Juga

  • Garis besar keuangan
  • Analis kuantitatif
  • Daftar analis kuantitatif
  • Keuangan matematika
  • Rekayasa keuangan
  • QuantLib
  • Magister Keuangan Komputasi
  • Magister Keuangan Kuantitatif
  • Reasuransi keuangan
  • Pemodelan keuangan

Referensi

  1. ↑ Pompella, Maurizio; Matousek, Roman (2021-06-01). The Palgrave Handbook of FinTech and Blockchain (dalam bahasa Inggris). New York: Springer Nature. hlm. 55. ISBN 978-3-030-66433-6. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  2. ↑ "Computational Finance and Research Laboratory". University of Essex. Diarsipkan dari asli tanggal 2012-07-12. Diakses tanggal 2012-07-21.
  3. ↑ Los, Cornelis A. (2001). Computational Finance: A Scientific Perspective (dalam bahasa Inggris). Singapore: World Scientific. hlm. 11. ISBN 978-981-02-4497-2. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  4. ↑ Miranda, Mario J.; Fackler, Paul L. (2004-08-20). Applied Computational Economics and Finance (dalam bahasa Inggris). Boston: MIT Press. hlm. XVI. ISBN 978-0-262-29175-0. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  5. ↑ Uǧur, Ömür (2009). An Introduction to Computational Finance (dalam bahasa Inggris). London: Imperial College Press. hlm. 71. ISBN 978-1-84816-192-4. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  6. ↑ Duan, Jin-Chuan; Härdle, Wolfgang Karl; Gentle, James E. (2011-10-25). Handbook of Computational Finance (dalam bahasa Inggris). Berlin: Springer Science & Business Media. hlm. 32. ISBN 978-3-642-17254-0. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  7. ↑ "Investment Analysis: Meaning, Methods & Tools". www.needl.ai. Diakses tanggal 2026-03-16.
  8. ↑ "What is Quantitative Investing? Mastering Quant Strategies". www.simfin.com. Diakses tanggal 2026-03-16.
  9. ↑ "AI for private equity". leni.co. Diakses tanggal 2026-03-16.
  10. ↑ "Five Must-Have Data Points for Fund Reporting". carta.com. Diakses tanggal 2026-03-16.
  11. ↑ "Top document extraction software for audit and finance teams". www.datasnipper.com. Diakses tanggal 2026-03-16.
  12. ↑ "Financial data extraction: everything you need to know". extracta.ai. Diakses tanggal 2026-03-16.
  13. ↑ "Data extraction: First step to automated document processing". www.hypatos.ai. Diakses tanggal 2026-03-16.
  14. ↑ Markowitz, Harry (2008-10-01). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments (dalam bahasa Inggris). New Haven, CT: Yale University Press. hlm. X. ISBN 978-0-300-01372-6. ...to discuss possibility of special algorithms when the covariance matrix can be simplified Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  15. 1 2 Fox, Justin (2009-06-09). The Myth of the Rational Market: A History of Risk, Reward, and Delusion on Wall Street (dalam bahasa Inggris). New York: Harper Collins. hlm. 5–13. ISBN 978-0-06-188570-9. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  16. ↑ Poundstone, William (2010-06-01). Fortune's Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System That Beat the Casinos and Wall Street (dalam bahasa Inggris). New York: Farrar, Straus and Giroux. hlm. 38–40. ISBN 978-0-374-70708-8. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  17. 1 2 Goodkin, Michael (2012-01-18). The Wrong Answer Faster: The Inside Story of Making the Machine that Trades Trillions (dalam bahasa Inggris). New York: John Wiley & Sons. hlm. 65. ISBN 978-1-118-23857-8. Arbitrage was something new to the SEC and ... especially one run by a computer Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  18. 1 2 Brown, Aaron (2011-10-11). Red-Blooded Risk: The Secret History of Wall Street (dalam bahasa Inggris). New York: John Wiley & Sons. hlm. 162. ISBN 978-1-118-04386-8. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  19. 1 2 Ehlers, John F. (2001-07-30). Rocket Science for Traders: Digital Signal Processing Applications (dalam bahasa Inggris). New York: John Wiley & Sons. hlm. 2. ISBN 978-0-471-40567-2. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  20. ↑ Chorafas, Dimitris N. (1992-09-04). The New Technology of Financial Management (dalam bahasa Inggris). New York: John Wiley & Sons. hlm. 74–75. ISBN 978-0-471-57402-6. Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  21. ↑ Mellon University, Carnegie. "Center for Computational Finance". Carnegie Mellon University. Diakses tanggal 2012-07-21.

Pranala luar

  • IEEE Computational Finance and Economics Technical Committee Diarsipkan 2012-02-05 di Wayback Machine.
  • An Introduction to Computational Finance without Agonizing Pain
  • Introduction to Computational Finance, IEEE Computational Intelligence Society Newsletter, August 2004
  • Numerical Techniques for Options
  • Monte Carlo Simulation of Stochastic Processes
  • Centre for Computational Finance and Economic Agents (CCFEA)
  • The Journal of Computational Finance

Bagikan artikel ini

Share:

Daftar Isi

  1. Sejarah
  2. Penerapan dari komputasi keuangan
  3. Lihat Juga
  4. Referensi
  5. Pranala luar

Artikel Terkait

Teori komputasi

Teori komputasi adalah cabang ilmu komputer dan matematika yang membahas apakah dan bagaimanakah suatu masalah dapat dipecahkan pada model komputasi, menggunakan

Komputasi paralel

mengolah data dalam jumlah besar (di industri keuangan, bioinformatika, dll.) maupun karena tuntutan proses komputasi yang banyak. Kasus kedua umum ditemui di

Bitcoin

mata uang digital

Jakarta Aktual
Jakarta Aktual© 2026