Een eenvoudig overzicht van kwantitatieve analyse

Kwantitatieve analyse (QA) in financiën is een benadering die de nadruk legt op wiskundige en statistische analyse om de waarde van een financieel actief, zoals een aandeel of optie, te helpen bepalen. Kwantitatieve handelsanalisten (ook bekend als "quants") gebruiken een verscheidenheid aan gegevens, waaronder historische investerings- en aandelenmarktgegevens, om handelsalgoritmen en computermodellen te ontwikkelen.

De informatie die door deze computermodellen wordt gegenereerd, helpt beleggers investeringsmogelijkheden te analyseren en te ontwikkelen wat volgens hen een succes zal zijn handelsstrategie. Meestal bevat deze handelsstrategie zeer specifieke informatie over toegang en uitgangen, het verwachte risico van de transactie en het verwachte rendement.

Het uiteindelijke doel van financiële kwantitatieve analyse is om kwantificeerbare statistieken en statistieken te gebruiken om investeerders te helpen bij het nemen van winstgevende investeringsbeslissingen. In dit artikel bekijken we de geschiedenis van kwantitatief beleggen, vergelijken het met

kwalitatieve analyse, en geef een voorbeeld van een kwantitatieve strategie in actie.

Voer de "Quants" in

Nobelprijswinnende econoom Harry Markowitz wordt over het algemeen gecrediteerd met het begin van de kwantitatieve investeringsbeweging toen hij 'Portfolioselectie' publiceerde in de Tijdschrift voor Financiën maart 1952.Markowitz geïntroduceerd moderne portfoliotheorie (MPT), die beleggers liet zien hoe ze een gediversifieerde portefeuille van activa kunnen opbouwen die in staat zijn om het rendement voor verschillende risiconiveaus te maximaliseren. Markowitz gebruikte wiskunde om te kwantificeren diversificatie en wordt aangehaald als een early adopter van het concept dat wiskundige modellen kunnen worden toegepast op beleggen.

Robert Merton, een pionier in de moderne financiële theorie, won een Nobelprijs voor zijn onderzoek naar wiskundige methoden voor prijsstelling afgeleiden.Het werk van Markowitz en Merton legde de basis voor de kwantitatieve (kwantitatieve) benadering van beleggen.

Kwantitatief versus Kwalitatieve analyse

In tegenstelling tot traditioneel kwalitatieve beleggingsanalisten, quants bezoeken geen bedrijven, ontmoeten de managementteams niet, of onderzoeken de producten die de bedrijven verkopen niet om een ​​concurrentievoordeel te identificeren. Ze kennen of geven vaak niet om de kwalitatieve aspecten van de bedrijven waarin ze investeren of de producten of diensten die deze bedrijven leveren. In plaats daarvan vertrouwen ze puur op wiskunde om investeringsbeslissingen te nemen.

Quants - die vaak een wetenschappelijke achtergrond hebben en een graad in statistiek of wiskunde hebben - zullen hun kennis van computers en programmeertalen om op maat gemaakte handelssystemen te bouwen die de handel automatiseren Verwerken. De input voor hun programma's kan variëren van belangrijke financiële ratio's (zoals de koers-winstverhouding) tot complexere berekeningen, zoals verdisconteerde cashflow (DCF) taxaties.

Hedgefondsbeheerders de methodiek omarmd. Vooruitgang in computertechnologie heeft het veld verder ontwikkeld, aangezien complexe algoritmen in een oogwenk konden worden berekend, waardoor geautomatiseerde handelsstrategieën werden gecreëerd. Het veld bloeide tijdens de dotcom boom en buste.

Quant-strategieën strompelden binnen de Grote Recessie omdat ze geen rekening hielden met de impact door hypotheken gedekte effecten hadden op de markt en de economie als geheel. Echter, kwantitatieve strategieën blijven vandaag in gebruik en hebben opmerkelijke aandacht gekregen voor hun rol in hoogfrequente handel (HFT) die afhankelijk is van wiskunde om handelsbeslissingen te nemen. Kwantitatief beleggen wordt ook veel toegepast, zowel als een op zichzelf staande discipline als in combinatie met traditionele kwalitatieve analyse voor zowel rendementsverbetering als risicobeperking.

Gegevens, gegevens overal

De opkomst van het computertijdperk maakte het mogelijk om in buitengewoon korte tijd enorme hoeveelheden gegevens te verwerken. Dit heeft geleid tot steeds complexere kwantitatieve handel strategieën, aangezien handelaren consistente patronen proberen te identificeren, die patronen te modelleren en ze te gebruiken om prijsbewegingen in effecten te voorspellen.

De quants implementeren hun strategieën met behulp van openbaar beschikbare gegevens. Door patronen te identificeren, kunnen ze automatische triggers instellen om effecten te kopen of verkopen.

Bijvoorbeeld een handelsstrategie gebaseerd op: handelsvolumepatronen mogelijk een correlatie hebben vastgesteld tussen handelsvolume en prijzen. Dus als het handelsvolume van een bepaald aandeel stijgt wanneer de prijs van het aandeel $ 25 per aandeel bereikt en daalt wanneer de prijs $ 30 bereikt, kan een kwant een automatische koop instellen voor $ 25,50 en een automatische verkoop voor $ 29,50.

Vergelijkbare strategieën kunnen gebaseerd zijn op inkomsten, winstprognoses, winstverrassingen en tal van andere factoren. In elk geval geven pure kwantitatieve handelaren niets om de verkoopvooruitzichten, het managementteam, de productkwaliteit of enig ander aspect van het bedrijf van het bedrijf. Ze plaatsen hun bestellingen om te kopen en verkopen strikt op basis van de cijfers die zijn opgenomen in de patronen die ze hebben geïdentificeerd.

Patronen identificeren om risico's te verminderen

Kwantitatieve analyse kan worden gebruikt om patronen te identificeren die zich kunnen lenen voor winstgevende beveiligingstransacties, maar dat is niet de enige waarde. Hoewel geld verdienen een doel is dat elke belegger kan begrijpen, kan kwantitatieve analyse ook worden gebruikt om het risico te verminderen.

Het nastreven van zogenaamde "risicogecorrigeerde rendementen" houdt in: risico maatregelen zoals alfa, bèta, r-kwadraat, standaarddeviatie en de Sharpe-ratio om de investering te identificeren die het hoogste rendement oplevert voor het gegeven risiconiveau. Het idee is dat beleggers niet meer risico mogen nemen dan nodig is om hun beoogde rendement te behalen.

Dus als uit de gegevens blijkt dat twee investeringen waarschijnlijk een vergelijkbaar rendement opleveren, maar dat één aanzienlijk zal zijn volatieler in termen van prijsschommelingen op en neer, zouden de quants (en gezond verstand) de minder risicovolle aanbevelen investering. Nogmaals, de quants geven er niet om wie de investering beheert, wat het is? balans eruitziet, welk product het helpt om geld te verdienen, of een andere kwalitatieve factor. Ze richten zich volledig op de cijfers en kiezen de investering die (wiskundig gezien) het minste risico biedt.

Risicopariteit portfolio's zijn een voorbeeld van kwantitatieve strategieën in actie. Het basisconcept omvat het nemen van beslissingen over assetallocatie gebaseerd op marktvolatiliteit. Wanneer de volatiliteit afneemt, neemt het niveau van het nemen van risico's in de portefeuille toe. Wanneer de volatiliteit toeneemt, neemt het niveau van het nemen van risico's in de portefeuille af.

Voorbeeld van kwantitatieve analyse

Om het voorbeeld wat realistischer te maken, overweeg een portefeuille die zijn activa verdeelt tussen contanten en een S&P 500 indexfonds. Met behulp van de Chicago Board Options Exchange Volatility Index (VIX) als indicatie voor de volatiliteit van de aandelenmarkten, wanneer de volatiliteit stijgt, zou onze hypothetische portefeuille zijn activa verschuiven naar contanten.

Wanneer de volatiliteit afneemt, zou onze portefeuille activa verschuiven naar het S&P 500-indexfonds. Modellen kunnen aanzienlijk complexer zijn dan het model waarnaar we hier verwijzen, misschien inclusief aandelen, obligaties, grondstoffen, valuta's en andere beleggingen, maar het concept blijft hetzelfde.

De voordelen van Quant Trading

Quant trading is een emotieloos besluitvormingsproces. De patronen en cijfers zijn het enige dat telt. Het is een effectieve koop-/verkoopdiscipline, die consistent kan worden uitgevoerd, ongehinderd door de emotie die vaak wordt geassocieerd met financiële beslissingen.

Het is ook een kosteneffectieve strategie. Aangezien computers het werk doen, hoeven bedrijven die afhankelijk zijn van kwantitatieve strategieën geen grote, dure teams van analisten in te huren en portfoliomanagers. Ze hoeven ook niet door het land of de wereld te reizen om bedrijven te inspecteren en het management te ontmoeten om potentiële investeringen te beoordelen. Ze gebruiken computers om de gegevens te analyseren en de transacties uit te voeren.

Wat zijn de risico's?

"Leugens, verdomde leugens en statistieken" is een citaat dat vaak wordt gebruikt om de talloze manieren te beschrijven waarop gegevens kunnen worden gemanipuleerd. Hoewel kwantitatieve analisten patronen proberen te identificeren, is het proces geenszins onfeilbaar. De analyse omvat het doorzoeken van enorme hoeveelheden gegevens. Het kiezen van de juiste data is geenszins een garantie, net zoals handelspatronen die bepaalde resultaten lijken te suggereren, kunnen perfect werken totdat ze dat niet doen. Zelfs als een patroon lijkt te werken, kan het een uitdaging zijn om de patronen te valideren. Zoals elke belegger weet, zijn er geen zekere weddenschappen.

Buigpunten, zoals de neergang op de aandelenmarkt van 2008-09, kan zwaar zijn voor deze strategieën, omdat patronen plotseling kunnen veranderen. Het is ook belangrijk om te onthouden dat gegevens niet altijd het hele verhaal vertellen. Mensen kunnen een schandaal of managementverandering zien terwijl het zich ontwikkelt, terwijl een puur wiskundige benadering dit niet noodzakelijkerwijs kan doen. Ook wordt een strategie minder effectief naarmate een toenemend aantal beleggers het probeert te gebruiken. Patronen die werken zullen minder effectief worden naarmate steeds meer investeerders ervan proberen te profiteren.

Het komt neer op

Veel beleggingsstrategieën gebruiken een mix van zowel kwantitatieve als kwalitatieve strategieën. Ze gebruiken kwantitatieve strategieën om potentiële investeringen te identificeren en gebruiken vervolgens kwalitatieve analyse om hun onderzoeksinspanningen naar een hoger niveau te tillen bij het identificeren van de uiteindelijke investering.

Ze kunnen ook kwalitatief inzicht gebruiken om investeringen en kwantitatieve gegevens te selecteren voor: risicomanagement. Hoewel zowel kwantitatieve als kwalitatieve beleggingsstrategieën hun voorstanders en critici hebben, hoeven de strategieën elkaar niet uit te sluiten.