b"\n_START_ARTICLE_\nIngegneria finanziaria\n_START_SECTION_\nDescrizione\n_START_PARAGRAPH_\nAd esempio, celebre \xc3\xa8 la notizia di come alcuni fondi di investimento utilizzino dati provenienti da immagini satellitari al fine di prezzare strumenti derivati: infatti, monitorando il livello di attivit\xc3\xa0 di un'azienda (supponendo l'azienda in questione sia un'impresa che opera nella manifattura si potrebbe monitorare il numero di prodotti finiti che vengono trasportati al di fuori di essa o, viceversa, il numero di materie prime che sono importate) e utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, \xc3\xa8 possibile comprendere se l'azienda in questione stia vivendo un momento florido o recessivo, e dunque disporre di maggiore sicurezza per l'acquisto o la vendita di uno strumento finanziario che abbia tale impresa come sottostante. _NEWLINE_Ciononostante, l'ingegneria finanziaria non pu\xc3\xb2 essere assimilata completamente a quella branca della matematica applicata nota come finanza quantitativa o matematica finanziaria. Infatti, sebbene l'ingegneria finanziaria in buona parte coincida con essa, non pu\xc3\xb2 essere ridotta a un approccio completamente quantitativo. In altri termini, anche la risoluzione di problemi complessi (come, ad esempio, il pricing di opzioni esotiche), richiede anzitutto la conoscenza di quella che viene detta teoria dei mercati finanziari, espressione con la quale si fa riferimento alla ragione per cui viene creato un prodotto finanziario, agli equilibri che si generano fra i partecipanti del mercato in questione o anche al modo con cui due intermediari possono scambiarsi un certo strumento.\n_START_SECTION_\nStoria\n_START_PARAGRAPH_\nCome per molte scienze, \xc3\xa8 difficile individuare una data esatta con cui identificare la nascita dell'ingegneria finanziaria. In generale, si pu\xc3\xb2 affermare che tale disciplina si sia evoluta in parallelo alla progressiva crescita dell'informatica, che ha reso possibile la fruizione e l'analisi di dati su enorme scala, alla diffusione di nuovi strumenti finanziari (i derivati appunto) e, infine, al contributo che ricercatori come Emanuel Derman, Fischer Black, Robert C. Merton, Myron Scholes (citando unicamente i pi\xc3\xb9 noti) hanno dato alla materia. Lo stesso Emanuel Derman, all'interno del suo libro My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance, divenuto poi best seller, osserva come l'ingegneria finanziaria nasca dal lavoro di amatori che, pur avendo background accademici molto diversi dalla finanza (ad esempio, Emanuel Derman ha conseguito un dottorato in fisica), hanno cominciato ad approcciare la materia finanziaria in modi nuovi e innovativi, cercando quantitativamente soluzioni a problemi che fino a quel momento erano lasciati all'esperienza e al sentimento degli operatori finanziari._NEWLINE_Uno dei maggiori strumenti utilizzati nell'ambito dell'ingegneria finanziaria prevede l'impiego di quello che viene definito calcolo stocastico. Infatti, \xc3\xa8 proprio il calcolo stocastiche che permette, mediante le cosiddette equazione differenziale stocastica (EDS o SDE in inglese), di poter descrivere matematicamente l'evolversi nel tempo di fenomeni aleatori come, appunto, il prezzo di un'azione o di un derivato. Tali fenomeni, infatti, non possono essere trattati in modo deterministico, non essendo possibile prevedere in modo esatto il loro comportamento futuro, ma ad ogni scenario dovr\xc3\xa0 essere assegnata una certa probabilit\xc3\xa0 di accadimento o, quantomeno, un intervallo di confidenza. _NEWLINE_Indubbiamente, una pietra miliare della finanza quantitativa e, pi\xc3\xb9 in generale, dell'ingegneria finanziaria, \xc3\xa8 identificabile in quello che viene definito Modello di Black-Scholes-Merton che, nel 1997 (sebbene il primo paper risalga al 1973 per opera di Fischer Black e Myron Scholes), valse il premio nobel per l'economia ai suoi autori, quali Fischer Black, Myron Scholes e Robert C. Merton. Sebbene il Modello di Black-Scholes-Merton, che nella formulazione originaria \xc3\xa8 espresso come equazione differenziale alle derivate parziali anzich\xc3\xa9 come EDS, fosse soggetto ad alcuni ipotesi piuttosto restringenti (come il fatto che il prezzo del sottostante segua una distribuzione lognormale, che non ci siano costi di transizione, che non sia possibile arbitraggio ed altre ancora), e sebbene siano seguiti modelli molto pi\xc3\xb9 sofisticati, resta tutt'oggi il punto di partenza per chiunque si voglia addentrare nel mondo dell'ingegneria finanziaria.\n_START_SECTION_\nCriticismi\n_START_PARAGRAPH_\nL'ingegneria finanziaria \xc3\xa8 stata al centro di numerose discussioni, soprattutto a seguito della grande recessione, manifestatasi in modo eclatante a seguito del fallimento della banca d'affari Lehman Brothers e, prima ancora, con la crisi del mercato immobiliare statunitense. Infatti, fu proprio l'impiego massiccio di strumenti derivati detti CDO (Collateralized Debt Obligation) e CDO sintetici, nati nel corso degli anni '90 e aventi come sottostante i mutui subprime, che port\xc3\xb2 molto banche e fondi di investimento a una esposizione troppo elevata e dunque a un rischio ingente. Da allora, l'ingegneria finanziaria ha dovuto rivedere molti dei suoi standard, soprattutto per quel che riguarda la massima esposizione consentita e la liquidit\xc3\xa0 necessaria per operare con sufficiente sicurezza (vedi Basel III), ma anche in questo caso i criticismi non sono mancati. Come sottolinea Emanuel Derman, l'evolversi dell'ingegneria finanziaria ha portato molti operatori ad affidarsi unicamente (vedi High-Frequency Trading o HFT) a modelli matematico-finanziari completamente quantitativi, escludendo quasi completamente la componente umana. Per esempio, intorno al 2010, secondo alcune stime, circa il 70% di tutti i prodotti finanziari scambiati negli Stati Uniti avveniva in modo totalmente automatizzato e algoritmico. In particolare, proprio nel 2010, il Flash Crash fece s\xc3\xac che il concetto di High-Frequency Trading  divenne di dominio pubblico."