Lihtne ülevaade kvantitatiivsest analüüsist

Kvantitatiivne analüüs (QA) finantsvaldkonnas on lähenemisviis, mis rõhutab matemaatilist ja statistilist analüüsi, et aidata kindlaks teha finantsvara, näiteks aktsia või optsiooni väärtust. Kvantitatiivsed kauplemisanalüütikud (tuntud ka kui "quants") kasutada kauplemisalgoritmide ja arvutimudelite väljatöötamiseks mitmesuguseid andmeid, sealhulgas ajaloolisi investeeringuid ja aktsiaturu andmeid.

Nende arvutimudelite abil genereeritud teave aitab investoritel analüüsida investeerimisvõimalusi ja arendada nende arvates edukaid tulemusi kauplemisstrateegia. Tavaliselt sisaldab see kauplemisstrateegia väga konkreetset teavet sisenemise ja väljumiskohad, kaubanduse oodatavat riski ja oodatavat tulu.

Finantskvantitatiivse analüüsi lõppeesmärk on kasutada kvantifitseeritavat statistikat ja mõõdikuid, et aidata investoritel teha kasumlikke investeerimisotsuseid. Selles artiklis vaatame läbi kvantitatiivse investeerimise ajaloo, võrdleme seda kvalitatiivne analüüsja tuua näide kvantpõhisest strateegiast tegevuses.

Sisestage "Quants"

Nobeli preemia saanud majandusteadlane Harry Markowitz üldiselt krediteeritakse kvantitatiivse investeerimisliikumise alustamisega, kui ta avaldas ajakirjas „Portfellivalik” Rahanduse ajakiri märtsil 1952.Markowitz tutvustas kaasaegne portfelliteooria (MPT), mis näitas investoritele, kuidas koostada mitmekesine varade portfell, mis on võimeline maksimeerima tulu erinevatel riskitasemetel. Markowitz kasutas kvantifitseerimiseks matemaatikat mitmekesistamine ja seda mainitakse varajase omaksvõtjana kontseptsioonile, et matemaatilisi mudeleid saab investeerimisel rakendada.

Robert Merton, kaasaegse finantsteooria pioneer, võitis Nobeli preemia hindade hindamise matemaatiliste meetodite uurimise eest tuletisinstrumendid.Markowitzi ja Mertoni töö pani aluse investeerimise kvantitatiivsele (kvantitatiivsele) lähenemisele.

Kvantitatiivne vs. Kvalitatiivne analüüs

Erinevalt traditsioonilisest kvalitatiivsed investeerimisanalüütikud, quantid ei külasta ettevõtteid, ei kohtu juhtkonnaga ega uuri ettevõtete müüdavaid tooteid, et tuvastada konkurentsieelis. Nad ei tea sageli ega hooli nende ettevõtete kvalitatiivsetest aspektidest, millesse nad investeerivad, ega nende ettevõtete pakutavatest toodetest või teenustest. Selle asemel toetuvad nad investeerimisotsuste tegemisel puhtalt matemaatikale.

Kvantid - kellel on sageli teaduslik taust ja kraad statistikas või matemaatikas - kasutavad neid arvutite ja programmeerimiskeelte tundmine, et luua kohandatud kauplemissüsteemid, mis automatiseerivad kauplemist protsessi. Nende programmide sisendid võivad ulatuda peamistest finantssuhtarvudest (nt hinna ja kasumi suhe) keerukamate arvutuste tegemiseks, näiteks diskonteeritud rahavoog (DCF) hindamised.

Riskifondide haldurid võttis metoodika omaks. Arvutustehnoloogia edusammud edendasid seda valdkonda veelgi, sest keerukaid algoritme sai arvutada silmapilguga, luues seega automatiseeritud kauplemisstrateegiad. Aastal õitses põld dotcom buum ja büst.

Quant strateegiad komistasid suur majanduslangus kuna nad ei suutnud mõju arvesse võtta hüpoteegiga tagatud väärtpaberid oli turul ja majanduses tervikuna. Kuid kvantstrateegiad on tänapäeval kasutusel ja on oma rolli tõttu märkimisväärset tähelepanu pälvinud kõrgsageduslik kauplemine (HFT), mis tugineb kauplemisotsuste tegemisel matemaatikale. Kvantitatiivset investeerimist kasutatakse laialdaselt nii iseseisva distsipliinina kui ka koos traditsioonilise kvalitatiivse analüüsiga nii tootluse suurendamiseks kui ka riskide maandamiseks.

Andmed, andmed kõikjal

Arvutiajastu tõus võimaldas erakordselt lühikese aja jooksul purustada tohutuid andmemahtusid. See on viinud üha keerulisemaks kvantitatiivne kauplemine kauplejad püüavad kindlaks teha järjepidevaid mustreid, modelleerida neid mustreid ja kasutada neid väärtpaberite hinnaliikumiste ennustamiseks.

Kvantid rakendavad oma strateegiaid, kasutades avalikult kättesaadavaid andmeid. Mustrite tuvastamine võimaldab neil seadistada automaatseid käivitajaid väärtpaberite ostmiseks või müümiseks.

Näiteks kauplemisstrateegia, mis põhineb kauplemismahu mustrid võis tuvastada korrelatsiooni kauplemismahu ja hindade vahel. Nii et kui konkreetse aktsia kauplemismaht tõuseb, kui aktsia hind jõuab 25 dollarini aktsia kohta ja langeb kui hind jõuab 30 dollarini, võib kvant seadistada automaatse ostu hinnaga 25,50 dollarit ja automaatse müügi hinnaga 29,50 dollarit.

Sarnased strateegiad võivad põhineda tuludel, tuluprognoosid, tulude üllatused ja palju muid tegureid. Igal juhul ei hooli puhtad kvantkaupmehed ettevõtte müügiperspektiividest, juhtimismeeskonnast, toote kvaliteedist ega muust tema äri aspektist. Nad esitavad oma ostu- ja müügitellimusi, tuginedes rangelt nende tuvastatud mustrite arvudele.

Mustrite tuvastamine riski vähendamiseks

Kvantitatiivset analüüsi saab kasutada mustrite kindlakstegemiseks, mis võivad olla kasumlikud väärtpaberitehingud, kuid see pole selle ainus väärtus. Kuigi raha teenimine on eesmärk, millest iga investor saab aru, saab riski vähendamiseks kasutada ka kvantitatiivset analüüsi.

Niinimetatud „riskiga korrigeeritud tulu” taotlemine hõlmab võrdlemist riskimeetmed nagu alfa, beeta, r-ruut, standardhälve ja Sharpe suhe teha kindlaks investeering, mis annab antud riskitasemele kõrgeima tasuvuse. Idee on selles, et investorid ei peaks võtma rohkem riske, kui on vajalik nende soovitud tootluse saavutamiseks.

Niisiis, kui andmed näitavad, et kaks investeeringut toovad tõenäoliselt sarnast tulu, kuid see üks on märkimisväärselt hindade kõikumise osas kõikuvamad, soovitaksid kvandid (ja terve mõistus) vähem riskantset investeeringuid. Jällegi ei hooli quantidest, kes haldab investeeringuid, mis on nende investeeringud eelarve mis toode aitab tal raha teenida, või mõni muu kvalitatiivne tegur. Nad keskenduvad täielikult numbritele ja valivad investeeringu, mis (matemaatiliselt võttes) pakub madalaimat riski.

Riski-pariteet portfellid on näide kvantpõhistest strateegiatest tegevuses. Põhikontseptsioon hõlmab varade jaotamise otsuste tegemist põhineb turu volatiilsusel. Kui volatiilsus väheneb, tõuseb portfelli riskivõtmise tase. Kui volatiilsus suureneb, langeb portfelli riskivõtmise tase.

Kvantitatiivse analüüsi näide

Näite pisut realistlikumaks muutmiseks kaaluge portfelli, mille vara jagatakse sularaha ja raha vahel S&P 500 indeksifond. Chicago Board Options Exchange'i volatiilsuse indeksi kasutamine (VIX) aktsiaturu volatiilsuse asendajana, kui volatiilsus suureneb, nihutaks meie hüpoteetiline portfell oma raha sularaha poole.

Kui volatiilsus väheneb, nihutaks meie portfell varad S&P 500 indeksifondi. Mudelid võivad olla oluliselt keerukamad kui see, millele me siin viitame, võib -olla hõlmata aktsiaid, võlakirju, kaupu, valuutasid ja muid investeeringuid, kuid kontseptsioon jääb samaks.

Quant kauplemise eelised

Quant kauplemine on kiretu otsustusprotsess. Mustrid ja numbrid on kõik olulised. See on tõhus ostu -müügi distsipliin, mida saab järjepidevalt täita, takistamata emotsioonidest, mis on sageli seotud finantsotsustega.

See on ka kulutõhus strateegia. Kuna arvutid teevad seda tööd, ei pea ettevõtted, kes toetuvad kvantstrateegiatele, palgama suuri, kalleid analüütikute meeskondi ja portfellihaldurid. Samuti ei pea nad reisima mööda riiki ega kogu maailma, kontrollides ettevõtteid ja kohtudes juhtkonnaga, et hinnata võimalikke investeeringuid. Nad kasutavad andmete analüüsimiseks ja tehingute tegemiseks arvuteid.

Millised on riskid?

„Valed, kuradi valed ja statistika” on tsitaat, mida kasutatakse sageli, et kirjeldada lugematuid viise, kuidas andmetega manipuleerida. Kuigi kvantitatiivsed analüütikud püüavad mustreid tuvastada, pole protsess sugugi lollikindel. Analüüs hõlmab tohutute andmete kogumist. Õigete andmete valimine pole mingil juhul garantii, just nagu kauplemismustrid mis näivad viitavat teatud tulemustele, võivad ideaalselt töötada, kuni nad seda ei tee. Isegi kui näib, et muster töötab, võib mustrite valideerimine olla väljakutse. Nagu iga investor teab, pole kindlaid panuseid.

Käändepunktid, näiteks aktsiaturu langus aastatel 2008–2009, võib nende strateegiate suhtes karm olla, kuna mustrid võivad järsult muutuda. Samuti on oluline meeles pidada, et andmed ei räägi alati kogu lugu. Inimesed näevad arenemisel skandaali või juhtimismuutust, samas kui puhtalt matemaatiline lähenemine seda tingimata teha ei saa. Samuti muutub strateegia vähem tõhusaks, kuna üha rohkem investoreid püüab seda kasutada. Toimivad mustrid muutuvad vähem tõhusaks, kuna üha rohkem investoreid püüab sellest kasu saada.

Alumine rida

Paljud investeerimisstrateegiad kasutavad nii kvantitatiivseid kui ka kvalitatiivseid strateegiaid. Nad kasutavad potentsiaalsete investeeringute väljaselgitamiseks kvantstrateegiaid ja seejärel kvalitatiivse analüüsi abil, et viia oma uurimistööd lõpliku investeeringu tuvastamisel järgmisele tasemele.

Samuti võivad nad kasutada kvalitatiivset teavet investeeringute ja kvantitatiivsete andmete valimiseks riskijuhtimine. Kuigi nii kvantitatiivsetel kui ka kvalitatiivsetel investeerimisstrateegiatel on oma pooldajad ja kriitikud, ei pea strateegiad üksteist välistama.