Computational Finance wird oft als Financial Engineering bezeichnet und ist ein Prozess, der auf der Anwendung mehrerer Faktoren beruht, um Schlussfolgerungen zu Themen wie Investitionen in Aktien und Anleihen, Terminhandel und Absicherung von Börsenaktivitäten zu ziehen. Im Allgemeinen wird das breite Dach der Computational Finance die Disziplinen der mathematischen Wissenschaften, Zahlentheorien und die Verwendung von Computersimulationen nutzen, um die potenziellen Risiken sowie die wahrscheinlichen Ergebnisse einer solchen Transaktion zu untersuchen. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Computational Finance jeden Tag in verschiedenen Szenarien eingesetzt wird.
Eine der häufigsten Anwendungen von Computational Finance ist das Investmentbanking. Aufgrund der schieren Menge an Mitteln, die in einer solchen Situation erforderlich sind, tritt Computational Finance als eines der Instrumente zur Bewertung jeder potenziellen Investition in den Vordergrund, sei es so einfach wie ein neues Start-up-Unternehmen oder ein etablierter Fonds . Computational Finance kann dazu beitragen, die Investition großer Finanzmittel in etwas zu verhindern, das einfach keine große Zukunft zu haben scheint.
Ein weiterer Bereich, in dem Computational Finance ins Spiel kommt, ist die Welt des Finanzrisikomanagements. Börsenmakler, Aktionäre und alle, die in jede Art von Anlage investieren möchten, können davon profitieren, die Grundprinzipien der Computational Finance zur Verwaltung eines individuellen Portfolios zu nutzen. Die Zahlen für Privatanleger ebenso wie für größere Konzerne können oft deutlich machen, welche Risiken mit einer bestimmten Anlagemöglichkeit verbunden sind. Das Ergebnis kann oft eine Person sein, die in der Lage ist, eine schlechte Gelegenheit zu umgehen und einen weiteren Tag in etwas zu investieren, das sich auf lange Sicht lohnen wird.
In der Geschäftswelt kann der Einsatz von Computational Finance oft ins Spiel kommen, wenn die Zeit für eine strategische Unternehmensplanung gekommen ist. So kann beispielsweise die Reorganisation der Betriebsstruktur eines Unternehmens zur Gewinnmaximierung auf den ersten Blick sehr gut aussehen, aber die Analyse der Daten durch einen computergestützten Finanzprozess kann tatsächlich einige Nachteile des aktuellen Plans aufdecken, die zuvor nicht ohne weiteres sichtbar waren.
Die Kenntnis der vollständigen und tatsächlichen Kosten im Zusammenhang mit der Umstrukturierung kann sich als kostspieliger als erwartet erweisen und auf lange Sicht nicht so produktiv sein, wie ursprünglich erhofft. Computational Finance kann helfen, den Hype zu überwinden und realistische Ansichten darüber zu liefern, was passieren könnte, bevor eine Unternehmensstrategie umgesetzt wird.