Jednoduchý přehled kvantitativní analýzy

Všechny potenciální maxima, minima a sentimenty spojené s investováním mohou zastínit konečný cíl: vydělávat peníze. „Kvantitativní“ přístup k investování se zaměřuje na posledně jmenovaný a eliminuje první, snaží se věnovat pozornost číslům namísto nehmotných aktiv.

Zadejte „Quants“

Harry Markowitz je obecně připočítán s počátkem kvantitativního investičního hnutí, když v březnu 1952 publikoval v Portálu financí „Portfolio Selection“. Markowitz použil matematiku ke kvantifikaci diverzifikace a je citován jako časný adoptor konceptu, že matematické modely mohou být aplikováno na investování.

Robert Merton, průkopník moderní finanční teorie, získal Nobelovu cenu za svůj výzkum v oblasti matematických metod pro oceňování derivátů. Práce Markowitze a Mertona položila základ pro kvantitativní (kvantový) přístup k investování.

Na rozdíl od tradičních kvalitativních investičních analytiků quant nenavštěvují společnosti, nesetkávají se s týmy managementu ani nezkoumají produkty, které firmy prodávají, aby identifikovaly konkurenční výhodu. Často nevědí ani se nestarají o kvalitativní aspekty společností, do nichž investují, spoléhají čistě na matematiku při rozhodování o investicích.

Co dělá kvantitativní analytik?

Hedge manažeři fondů přijali metodologii a pokroky ve výpočetní technice, která dále pokročila v oboru, protože složité algoritmy lze vypočítat v mžiku oka. Pole vzkvétalo během rozmachu a busty dotcomu, protože quantové se z velké části vyhýbali šílenství technologické burzy a selhání trhu.

Zatímco oni narazili ve Velké recesi, kvantové strategie zůstávají v použití dnes a získaly pozoruhodnou pozornost pro jejich roli ve vysokofrekvenčním obchodování (HFT), které se spoléhá na matematiku při obchodních rozhodnutích. Kvantitativní investování je také široce praktikováno jak jako samostatná disciplína, tak ve spojení s tradiční kvalitativní analýzou pro zlepšení návratnosti a zmírnění rizika.

Data, Data Everywhere

Vzestup počítačové éry umožnil krčit obrovské objemy dat v mimořádně krátkých časových obdobích. To vedlo ke stále složitějším kvantitativním obchodním strategiím, protože obchodníci se snaží identifikovat konzistentní vzorce, modelovat je a používat je k předpovídání cenových pohybů cenných papírů.

Kvantové implementují své strategie pomocí veřejně dostupných dat. Identifikace modelů jim umožňuje nastavit automatické spouštěče pro nákup nebo prodej cenných papírů.

Například obchodní strategie založená na vzorcích objemu obchodování mohla identifikovat korelaci mezi objemem obchodování a cenami. Pokud tedy objem obchodování na konkrétní akci vzroste, když cena akcie dosáhne 25 $ za akcii a klesne, když cena dosáhne 30 $, kvantita by mohla nastavit automatický nákup za 25, 50 $ a automatický prodej za 29, 50 $.

Podobné strategie mohou být založeny na výdělcích, prognózách výdělků, překvapení výdělků a řadě dalších faktorů. V každém případě se čistě kvantoví obchodníci nestarají o obchodní vyhlídky společnosti, manažerský tým, kvalitu produktu nebo jakýkoli jiný aspekt svého podnikání. Objednávky na nákup a prodej zadávají striktně na základě počtu účtů ve vzorcích, které identifikovali.

Identifikace vzorů ke snížení rizika

Kvantitativní analýza může být použita k identifikaci vzorců, které se mohou hodit k výnosným obchodům s bezpečností, ale to není jeho jediná hodnota. Zatímco vydělávání peněz je cílem, kterému může každý investor porozumět, lze ke snížení rizika použít také kvantitativní analýzu.

Sledování tzv. „Rizikově upravených výnosů“ zahrnuje porovnání rizikových opatření, jako jsou alfa, beta, r-kvadrát, směrodatná odchylka, a Sharpeův poměr k identifikaci investice, která zajistí nejvyšší úroveň návratnosti pro danou úroveň riziko. Myšlenka je taková, že investoři by neměli riskovat více, než je nezbytné k dosažení cílové úrovně návratnosti.

Pokud tedy údaje odhalí, že dvě investice pravděpodobně povedou k podobným výnosům, ale že jedna z nich bude výrazně kolísavější, pokud jde o výkyvy cen směrem nahoru a dolů, quants (a zdravý rozum) doporučí méně rizikovou investici. Opět se nestarají o to, kdo spravuje investici, jak vypadá její rozvaha, jaký produkt jí pomáhá vydělávat peníze nebo jakýkoli jiný kvalitativní faktor. Zaměřují se výhradně na čísla a volí investici, která (matematicky vzato) nabízí nejnižší úroveň rizika.

Portfolio rizikových parit jsou příkladem kvantově založených strategií v akci. Základní koncept zahrnuje rozhodování o alokaci aktiv na základě volatility trhu. Když volatilita klesá, úroveň rizika v portfoliu stoupá. Když se zvyšuje volatilita, úroveň rizika v portfoliu klesá.

Aby byl příklad trochu realističtější, zvažte portfolio, které rozděluje svá aktiva mezi hotovost a fond indexu S&P 500. Při použití indexu volatility na burze Chicago Board Options Exchange (VIX) jako proxy pro volatilitu na akciovém trhu by naše hypotetické portfolio při zvýšení volatility posunlo svá aktiva na hotovost. Při poklesu volatility by naše portfolio přesunulo aktiva do indexového fondu S&P 500. Modely mohou být podstatně složitější než model, který zde uvádíme, možná včetně akcií, dluhopisů, komodit, měn a dalších investic, ale koncept zůstává stejný.

Výhody kvantového obchodování

Kvantové obchodování je nepřiměřený rozhodovací proces. Na vzorcích a číslech záleží. Je to efektivní disciplína nákupu / prodeje, která může být prováděna důsledně, bez překážek emocí, která je často spojována s finančními rozhodnutími.

Je to také nákladově efektivní strategie. Protože počítače pracují, firmy, které se spoléhají na kvantové strategie, nemusí najímat velké, drahé týmy analytiků a správců portfolií. Rovněž nemusí cestovat po celé zemi nebo po světě, kde provádějí inspekci, a setkávat se s vedením, aby zhodnotili potenciální investice. Používají počítače k ​​analýze dat a provádění obchodů.

Jaká jsou rizika?

„Lži, zatracené lži a statistiky“ je citát, který se často používá k popisu nesčetných způsobů, jak lze s daty manipulovat. Zatímco kvantitativní analytici se snaží identifikovat vzorce, proces není v žádném případě blázen. Analýza zahrnuje utracení obrovského množství dat. Výběr správných údajů není v žádném případě zárukou, stejně jako vzory, které podle všeho naznačují určité výsledky, mohou dokonale fungovat, dokud ne. I když se zdá, že vzor funguje, může být ověření vzorů výzvou. Jak každý investor ví, neexistují žádné jisté sázky.

Inflexní body, jako je pokles akciového trhu v letech 2008–09, mohou být pro tyto strategie obtížné, protože vzorce se mohou náhle změnit. Je také důležité si uvědomit, že data ne vždy vypráví celý příběh. Lidé mohou vidět skandál nebo změnu řízení, jak se vyvíjí, zatímco čistě matematický přístup to nemusí nutně udělat. Rovněž strategie se stává méně účinnou, protože se ji stále více investorů pokouší využít. Vzory, které fungují, se stanou méně účinnými, protože se z toho bude snažit více a více investorů profitovat.

Sečteno a podtrženo

Mnoho investičních strategií používá směs jak kvantitativních, tak kvalitativních strategií. Používají kvantové strategie k identifikaci potenciálních investic a poté pomocí kvalitativní analýzy posouvají své výzkumné úsilí na další úroveň při určování konečné investice.

Mohou také použít kvalitativní pohled na výběr investic a kvantitativní údaje pro řízení rizik. Zatímco kvantitativní i kvalitativní investiční strategie mají své zastánce a kritiky, nemusí se vzájemně vylučovat.