Jednoduchý prehľad kvantitatívnej analýzy

Všetky potenciálne maximá, minimá a sentimenty spojené s investovaním môžu zatieniť konečný cieľ: zarobiť peniaze. „Kvantitatívny“ prístup k investovaniu sa zameriava na posledne uvedený a eliminuje prvý, ktorého cieľom je venovať pozornosť číslam namiesto nehmotného majetku.

Zadajte „Quants“

Harry Markowitz sa vo všeobecnosti zaslúžil o začatie hnutia o kvantitatívnych investíciách, keď v marci 1952 uverejnil vo Vestníku financií „Výber portfólia“. Markowitz použil matematiku na kvantifikáciu diverzifikácie a je citovaný ako skorý osvojiteľ koncepcie, podľa ktorej by matematické modely mohli byť aplikované na investovanie.

Robert Merton, priekopník v modernej finančnej teórii, získal Nobelovu cenu za výskum práce v oblasti matematických metód oceňovania derivátov. Práca Markowitza a Mertona položila základy pre kvantitatívny (kvantový) prístup k investovaniu.

Na rozdiel od tradičných kvalitatívnych investičných analytikov, quant nenavštevujú spoločnosti, nestretávajú sa s manažérskymi tímami ani neskúmajú produkty, ktoré firmy predávajú, aby identifikovali konkurenčnú výhodu. Často nevedia alebo sa nestarajú o kvalitatívne aspekty spoločností, do ktorých investujú, spoliehajú sa iba na matematiku pri prijímaní investičných rozhodnutí.

Čo robí kvantitatívny analytik?

Manažéri hedžových fondov prijali metodológiu a pokrok v oblasti výpočtovej techniky, ktorá ďalej pokročila v tejto oblasti, pretože zložité algoritmy sa dajú vypočítať na prvý pohľad. Polia prekvitali počas boomu a krachovania dotcom, pretože quants sa z veľkej časti vyhýbali šialenstvu technologických krachov a krachu na trhu.

Kým narazili na Veľkú recesiu, kvantové stratégie sa aj naďalej používajú a získali značnú pozornosť svojej úlohe vo vysokofrekvenčnom obchodovaní (HFT), ktoré sa pri rozhodovaní o obchodovaní spolieha na matematiku. Kvantitatívne investovanie sa tiež bežne praktizuje ako samostatná disciplína a v spojení s tradičnou kvalitatívnou analýzou na zlepšenie návratnosti a zmiernenie rizika.

Dáta, Dáta Všade

Vzostup počítačovej éry umožnil v mimoriadne krátkych časových obdobiach prerušiť obrovský objem údajov. To viedlo k čoraz zložitejším kvantitatívnym obchodným stratégiám, pretože obchodníci sa snažia identifikovať konzistentné vzorce, modelovať tieto modely a používať ich na predpovedanie cenových pohybov cenných papierov.

Kvanty implementujú svoje stratégie pomocou verejne dostupných údajov. Identifikácia modelov im umožňuje nastaviť automatické spúšťače na nákup alebo predaj cenných papierov.

Napríklad obchodná stratégia založená na modeloch objemu obchodovania mohla zistiť koreláciu medzi objemom obchodovania a cenami. Ak teda objem obchodu s konkrétnou akciou vzrastie, keď cena akcie dosiahne 25 USD za akciu a klesne, keď cena dosiahne 30 dolárov, kvantita by mohla nastaviť automatický nákup za 25, 50 dolárov a automatický predaj za 29, 50 dolárov.

Podobné stratégie môžu byť založené na zárobkoch, predpovedi zárobkov, prekvapeniach na zárobkoch a množstve ďalších faktorov. V každom prípade sa čisto kvantitatívnym obchodníkom nezaujímajú obchodné vyhliadky spoločnosti, manažérsky tím, kvalita produktu alebo akýkoľvek iný aspekt jej podnikania. Svoje objednávky nakupujú a predávajú na základe čísel, ktoré zodpovedajú vzorom, ktoré identifikovali.

Identifikácia modelov na zníženie rizika

Kvantitatívna analýza sa môže použiť na identifikáciu vzorcov, ktoré sa môžu požičiavať ziskovým obchodom s bezpečnosťou, ale to nie je jej jediná hodnota. Aj keď je zarábanie peňazí cieľom, ktorému môže každý investor porozumieť, na zníženie rizika sa môže použiť aj kvantitatívna analýza.

Sledovanie tzv. „Rizikovo upravených výnosov“ zahŕňa porovnávanie rizikových opatrení, ako sú alfa, beta, r-druhá mocnina, smerodajná odchýlka a Sharpeov pomer, aby sa identifikovala investícia, ktorá poskytne najvyššiu úroveň návratnosti pre danú úroveň rizík. Ide o to, že investori by nemali riskovať viac, ako je potrebné na dosiahnutie ich cieľovej úrovne návratnosti.

Ak teda údaje ukážu, že dve investície pravdepodobne prinesú podobné výnosy, ale že jedna bude výrazne kolísavejšia, pokiaľ ide o kolísanie cien nahor a nadol, quants (a zdravý rozum) by odporučila menej rizikovú investíciu. Aj v tomto prípade sa nezaujíma o to, kto spravuje investíciu, ako vyzerá jej súvaha, aký produkt jej pomáha zarábať peniaze alebo iný kvalitatívny faktor. Zameriavajú sa výlučne na čísla a vyberajú si investície, ktoré (matematicky povedané) ponúkajú najnižšiu mieru rizika.

Portfólio rizikových parít sú príkladom stratégií založených na kvantite. Základný koncept spočíva v rozhodovaní o alokácii aktív na základe volatility trhu. Ak klesá volatilita, úroveň rizika v portfóliu stúpa. Keď sa zvyšuje volatilita, úroveň rizika v portfóliu klesá.

Aby bol príklad trochu realistickejší, zvážte portfólio, ktoré rozdeľuje svoje aktíva medzi hotovosť a indexový fond S&P 500. Pri použití indexu volatility výmenných kurzov spoločnosti Chicago Board Options (VIX) ako zástupcu pre volatilitu na akciovom trhu, keď sa zvýši volatilita, by naše hypotetické portfólio presunulo svoje aktíva na hotovosť. Ak klesá volatilita, naše portfólio presunie aktíva do indexového fondu S&P 500. Modely môžu byť podstatne zložitejšie ako tie, ktoré tu uvádzame, napríklad vrátane akcií, dlhopisov, komodít, mien a iných investícií, ale koncept zostáva rovnaký.

Výhody kvantového obchodovania

Kvantové obchodovanie je neprimeraný rozhodovací proces. Vzory a čísla sú dôležité. Je to účinná disciplína nákupu / predaja, ktorá sa dá vykonávať dôsledne, bez prekážok emóciami, ktoré sú často spojené s finančnými rozhodnutiami.

Je to tiež nákladovo efektívna stratégia. Keďže počítače pracujú, firmy, ktoré sa spoliehajú na kvantové stratégie, si nemusia najímať veľké, drahé tímy analytikov a portfóliových manažérov. Na posúdenie potenciálnych investícií nepotrebujú ani cestovať po krajine ani po svete, kde vykonávajú inšpekciu, a stretávajú sa s vedením spoločnosti. Používajú počítače na analýzu údajov a vykonávanie obchodov.

Aké sú riziká?

„Klamstvá, prekliate lži a štatistika“ je citácia, ktorá sa často používa na opis nespočetných spôsobov manipulácie s údajmi. Aj keď sa kvantitatívni analytici snažia identifikovať vzorce, tento proces nie je v žiadnom prípade hlúpy. Analýza zahŕňa utratenie obrovského množstva údajov. Výber správnych údajov nie je v žiadnom prípade zárukou, rovnako ako vzory, ktoré podľa všetkého naznačujú určité výsledky, môžu fungovať dokonale, až kým nebudú. Aj keď sa zdá, že vzor funguje, overenie vzorov môže byť výzvou. Ako každý investor vie, neexistujú žiadne isté stávky.

Inflexné body, ako je pokles akciového trhu v rokoch 2008 - 2009, môžu byť pre tieto stratégie ťažké, pretože vzory sa môžu náhle zmeniť. Je tiež dôležité si uvedomiť, že údaje nie vždy rozprávajú celý príbeh. Ľudia sa počas vývoja vyvíjajú škandálmi alebo zmenami v riadení, zatiaľ čo čisto matematický prístup to nemusí nevyhnutne urobiť. Stratégia sa stáva tiež menej účinnou, keď sa ju stále viac investorov pokúša využiť. Vzorce, ktoré fungujú, sa stanú menej účinnými, pretože sa z nej bude snažiť profitovať stále viac investorov.

Spodný riadok

Mnoho investičných stratégií používa kombináciu kvantitatívnych aj kvalitatívnych stratégií. Používajú kvantové stratégie na identifikáciu potenciálnych investícií a potom pomocou kvalitatívnej analýzy posunú svoje výskumné úsilie na ďalšiu úroveň pri identifikácii konečnej investície.

Môžu tiež použiť kvalitatívny prehľad na výber investícií a kvantitatívnych údajov na riadenie rizika. Aj keď kvantitatívne aj kvalitatívne investičné stratégie majú svojich zástancov a kritikov, stratégie sa nemusia vzájomne vylučovať.