Una semplice panoramica dell'analisi quantitativa

Analisi quantitativa (QA) in finanza è un approccio che enfatizza l'analisi matematica e statistica per aiutare a determinare il valore di un'attività finanziaria, come un'azione o un'opzione. Analisti di trading quantitativi (noti anche come "quanti") utilizzano una varietà di dati, inclusi gli investimenti storici e i dati del mercato azionario, per sviluppare algoritmi di trading e modelli informatici.

Le informazioni generate da questi modelli informatici aiutano gli investitori ad analizzare le opportunità di investimento e a sviluppare ciò che credono sarà un successo strategia di trading. In genere, questa strategia di trading includerà informazioni molto specifiche sull'ingresso e punti di uscita, il rischio atteso dell'operazione e il rendimento atteso.

L'obiettivo finale dell'analisi quantitativa finanziaria è utilizzare statistiche e metriche quantificabili per aiutare gli investitori a prendere decisioni di investimento redditizie. In questo articolo, esaminiamo la storia degli investimenti quantitativi, confrontandola con

analisi qualitativae fornire un esempio di una strategia quantistica in azione.

Inserisci i "Quanti"

Economista premio Nobel Harry Markowitz è generalmente accreditato con l'inizio del movimento di investimento quantitativo quando ha pubblicato "Portfolio Selection" nel Giornale di Finanza nel marzo 1952.Markowitz ha introdotto moderna teoria del portafoglio (MPT), che ha mostrato agli investitori come costruire un portafoglio diversificato di attività in grado di massimizzare i rendimenti per vari livelli di rischio. Markowitz usava la matematica per quantificare diversificazione ed è citato come uno dei primi ad adottare il concetto che i modelli matematici potrebbero essere applicati agli investimenti.

Robert Merton, un pioniere della moderna teoria finanziaria, ha vinto un premio Nobel per la sua ricerca sui metodi matematici per la determinazione dei prezzi derivati.Il lavoro di Markowitz e Merton ha posto le basi per l'approccio quantitativo (quant) agli investimenti.

Quantitativo vs. Analisi qualitativa

A differenza del tradizionale analisti di investimenti qualitativi, i quanti non visitano le aziende, non incontrano i team di gestione o ricercano i prodotti che le aziende vendono per identificare un vantaggio competitivo. Spesso non conoscono o non si preoccupano degli aspetti qualitativi delle società in cui investono o dei prodotti o servizi forniti da queste società. Invece, si affidano esclusivamente alla matematica per prendere decisioni di investimento.

I quanti, che hanno spesso un background scientifico e una laurea in statistica o matematica, useranno il loro conoscenza di computer e linguaggi di programmazione per costruire sistemi di trading personalizzati che automatizzano il trading processi. Gli input ai loro programmi potrebbero variare da rapporti finanziari chiave (come il rapporto prezzo/utili) a calcoli più complessi, come flusso finanziario attualizzato (DCF) valutazioni.

Gestori di hedge fund abbracciato la metodologia. I progressi nella tecnologia informatica hanno ulteriormente avanzato il campo, poiché algoritmi complessi potrebbero essere calcolati in un batter d'occhio, creando così strategie di trading automatizzate. Il campo fiorì durante il boom e fallimento delle dotcom.

Le strategie quantistiche sono incappati in la Grande Recessione in quanto non hanno tenuto conto dell'impatto titoli garantiti da ipoteca avuto sul mercato e sull'economia nel suo complesso. Tuttavia, le strategie quantistiche rimangono in uso oggi e hanno guadagnato notevole attenzione per il loro ruolo in trading ad alta frequenza (HFT) che si basa sulla matematica per prendere decisioni di trading. Anche l'investimento quantitativo è ampiamente praticato sia come disciplina a sé stante sia in combinazione con l'analisi qualitativa tradizionale sia per il miglioramento del rendimento che per la mitigazione del rischio.

Dati, dati ovunque

L'avvento dell'era dei computer ha reso possibile elaborare enormi volumi di dati in periodi di tempo straordinariamente brevi. Questo ha portato a sempre più complessi trading quantitativo strategie, poiché i trader cercano di identificare modelli coerenti, modellarli e usarli per prevedere i movimenti dei prezzi dei titoli.

I quanti implementano le loro strategie utilizzando dati pubblicamente disponibili. L'identificazione dei modelli consente loro di impostare trigger automatici per acquistare o vendere titoli.

Ad esempio, una strategia di trading basata su modelli di volume degli scambi potrebbe aver individuato una correlazione tra volume di scambi e prezzi. Quindi, se il volume degli scambi su un determinato titolo aumenta quando il prezzo del titolo raggiunge $ 25 per azione e scende quando il prezzo raggiunge $ 30, un quant potrebbe impostare un acquisto automatico a $ 25,50 e una vendita automatica a $ 29,50.

Strategie simili possono essere basate su guadagni, previsioni sugli utili, sorprese sugli utili e una serie di altri fattori. In ogni caso, i trader quant puri non si preoccupano delle prospettive di vendita dell'azienda, del team di gestione, della qualità del prodotto o di qualsiasi altro aspetto della sua attività. Stanno effettuando i loro ordini di acquisto e vendita basandosi rigorosamente sui numeri contabilizzati nei modelli che hanno identificato.

Identificare i modelli per ridurre il rischio

L'analisi quantitativa può essere utilizzata per identificare modelli che possono prestarsi a operazioni di sicurezza redditizie, ma questo non è il suo unico valore. Mentre fare soldi è un obiettivo che ogni investitore può comprendere, l'analisi quantitativa può essere utilizzata anche per ridurre il rischio.

Il perseguimento dei cosiddetti "rendimenti corretti per il rischio" comporta il confronto misure di rischio come alfa, beta, r-quadrato, deviazione standard e Rapporto di nitidezza identificare l'investimento che fornirà il massimo livello di rendimento per un dato livello di rischio. L'idea è che gli investitori non dovrebbero correre più rischi del necessario per raggiungere il loro livello di rendimento prefissato.

Quindi, se i dati rivelano che è probabile che due investimenti generino rendimenti simili, ma che uno sarà significativamente più volatili in termini di oscillazioni dei prezzi al rialzo e al ribasso, i quant (e il buon senso) raccomanderebbero il meno rischioso investimento. Ancora una volta, ai quants non interessa chi gestisce l'investimento, di cosa si tratta bilancio sembra, quale prodotto lo aiuta a guadagnare denaro o qualsiasi altro fattore qualitativo. Si concentrano interamente sui numeri e scelgono l'investimento che (matematicamente parlando) offre il livello di rischio più basso.

Parità di rischio i portafogli sono un esempio di strategie quantistiche in azione. Il concetto di base consiste nel prendere decisioni sull'allocazione degli asset in base alla volatilità del mercato. Quando la volatilità diminuisce, il livello di assunzione di rischio nel portafoglio aumenta. Quando la volatilità aumenta, il livello di assunzione di rischio nel portafoglio diminuisce.

Esempio di analisi quantitativa

Per rendere l'esempio un po' più realistico, si consideri un portafoglio che divide le proprie attività tra liquidità e Fondo indice S&P 500. Utilizzo del Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) come proxy per la volatilità del mercato azionario, quando la volatilità aumenta, il nostro ipotetico portafoglio sposterebbe le sue attività verso la liquidità.

Quando la volatilità diminuisce, il nostro portafoglio sposta le attività sul fondo indice S&P 500. I modelli possono essere significativamente più complessi di quello a cui ci riferiamo qui, forse includendo azioni, obbligazioni, materie prime, valute e altri investimenti, ma il concetto rimane lo stesso.

I vantaggi del trading quantistico

Il trading quantistico è un processo decisionale spassionato. I modelli e i numeri sono tutto ciò che conta. È un'efficace disciplina di acquisto/vendita, come può essere eseguita in modo coerente, non ostacolata dall'emozione che è spesso associata alle decisioni finanziarie.

È anche una strategia conveniente. Poiché i computer fanno il lavoro, le aziende che si affidano a strategie quantistiche non hanno bisogno di assumere grandi e costosi team di analisti e gestori di portafoglio. Né hanno bisogno di viaggiare in tutto il paese o nel mondo per ispezionare le aziende e incontrare il management per valutare potenziali investimenti. Usano i computer per analizzare i dati ed eseguire le operazioni.

Quali sono i rischi?

"Bugie, maledette bugie e statistiche" è una citazione spesso usata per descrivere la miriade di modi in cui i dati possono essere manipolati. Mentre gli analisti quantitativi cercano di identificare i modelli, il processo non è affatto infallibile. L'analisi prevede l'abbattimento di grandi quantità di dati. Scegliere i dati giusti non è affatto una garanzia, così come modelli di trading che sembrano suggerire che alcuni risultati potrebbero funzionare perfettamente fino a quando non lo fanno. Anche quando un modello sembra funzionare, convalidare i modelli può essere una sfida. Come ogni investitore sa, non ci sono scommesse sicure.

Punti di flesso, come la flessione del mercato azionario del 2008-09, può essere difficile con queste strategie, poiché i modelli possono cambiare improvvisamente. È anche importante ricordare che i dati non sempre raccontano l'intera storia. Gli esseri umani possono vedere uno scandalo o un cambiamento di gestione mentre si sta sviluppando, mentre un approccio puramente matematico non può necessariamente farlo. Inoltre, una strategia diventa meno efficace man mano che un numero crescente di investitori tenta di utilizzarla. I modelli che funzionano diventeranno meno efficaci man mano che sempre più investitori cercheranno di trarne profitto.

La linea di fondo

Molte strategie di investimento utilizzano una combinazione di strategie quantitative e qualitative. Usano strategie quantistiche per identificare potenziali investimenti e quindi utilizzano l'analisi qualitativa per portare i loro sforzi di ricerca al livello successivo nell'identificazione dell'investimento finale.

Possono anche utilizzare informazioni qualitative per selezionare investimenti e dati quantitativi per gestione del rischio. Sebbene sia le strategie di investimento quantitative che quelle qualitative hanno i loro sostenitori e i loro critici, non è necessario che le strategie si escludano a vicenda.