Prosty przegląd analizy ilościowej

Analiza ilościowa (QA) w finansach to podejście, które kładzie nacisk na analizę matematyczną i statystyczną, aby pomóc określić wartość aktywów finansowych, takich jak akcje lub opcje. Analitycy ilościowi handlujący (znani również jako „kwanty”) wykorzystywać różne dane — w tym dane historyczne dotyczące inwestycji i giełdy — w celu opracowywania algorytmów handlowych i modeli komputerowych.

Informacje generowane przez te modele komputerowe pomagają inwestorom analizować możliwości inwestycyjne i rozwijać to, co ich zdaniem odniesie sukces strategia handlowa. Zazwyczaj ta strategia handlowa zawiera bardzo szczegółowe informacje na temat wejścia i punkty wyjścia, oczekiwane ryzyko transakcji i oczekiwany zwrot.

Ostatecznym celem finansowej analizy ilościowej jest wykorzystanie wymiernych statystyk i wskaźników, aby pomóc inwestorom w podejmowaniu zyskownych decyzji inwestycyjnych. W tym artykule przyjrzymy się historii inwestowania ilościowego, porównamy ją do: analiza jakościowai podać przykład strategii opartej na ilościach w działaniu.

Wpisz „Kwanty”

Ekonomista zdobywca Nagrody Nobla Harry Markowitz jest powszechnie uważany za początek ilościowego ruchu inwestycyjnego, kiedy opublikował „Wybór portfela” w Dziennik Finansów w marcu 1952 r.Przedstawiono Markowitza nowoczesna teoria portfela (MPT), który pokazał inwestorom, jak zbudować zdywersyfikowany portfel aktywów zdolnych do maksymalizacji zwrotu przy różnych poziomach ryzyka. Markowitz użył matematyki do obliczenia dywersyfikacja i jest cytowany jako wczesny zwolennik koncepcji, że modele matematyczne mogą być stosowane do inwestowania.

Robert Merton, pionier współczesnej teorii finansów, otrzymał Nagrodę Nobla za badania nad matematycznymi metodami wyceny pochodne.Prace Markowitza i Mertona położyły podwaliny pod ilościowe (ilościowe) podejście do inwestowania.

Ilościowe vs. Analiza jakościowa

W przeciwieństwie do tradycyjnych jakościowi analitycy inwestycji, kwanty nie odwiedzają firm, nie spotykają się z zespołami zarządzającymi ani nie badają produktów sprzedawanych przez firmy w celu określenia przewagi konkurencyjnej. Często nie znają ani nie dbają o jakościowe aspekty firm, w które inwestują, ani o produkty lub usługi te firmy. Zamiast tego, podejmują decyzje inwestycyjne, opierają się wyłącznie na matematyce.

Kwanty — które często mają wykształcenie naukowe i stopień naukowy w dziedzinie statystyki lub matematyki — będą używać ich znajomość komputerów i języków programowania w celu budowania spersonalizowanych systemów transakcyjnych, które automatyzują handel proces. Dane wejściowe do ich programów mogą wahać się od kluczowych wskaźników finansowych (takich jak: stosunek ceny do zarobków) do bardziej złożonych obliczeń, takich jak zdyskontowane przepływy pieniężne (DCF) wyceny.

Zarządzający funduszami hedgingowymi objął metodologię. Postępy w technologii obliczeniowej jeszcze bardziej rozwinęły tę dziedzinę, ponieważ złożone algorytmy można było obliczyć w mgnieniu oka, tworząc w ten sposób zautomatyzowane strategie handlowe. Pole rozkwitło w okresie boom i biust dotcomów.

Strategie ilościowe natknęły się na Wielka Recesja ponieważ nie wzięli pod uwagę wpływu papiery wartościowe zabezpieczone hipoteką miał na rynku i gospodarce jako całości. Jednak strategie ilościowe pozostają w użyciu do dziś i zyskały szczególną uwagę ze względu na ich rolę w: handel o wysokiej częstotliwości (HFT), który opiera się na matematyce przy podejmowaniu decyzji handlowych. Inwestowanie ilościowe jest również szeroko praktykowane zarówno jako samodzielna dyscyplina, jak i w połączeniu z tradycyjną analizą jakościową zarówno w celu zwiększenia zwrotu, jak i ograniczenia ryzyka.

Dane, dane wszędzie

Początek ery komputerów umożliwił przetwarzanie ogromnych ilości danych w niezwykle krótkim czasie. Doprowadziło to do coraz bardziej złożonej handel ilościowy strategie, ponieważ inwestorzy starają się identyfikować spójne wzorce, modelować te wzorce i wykorzystywać je do przewidywania ruchów cen papierów wartościowych.

Kwanty realizują swoje strategie, korzystając z ogólnodostępnych danych. Identyfikacja wzorców umożliwia im ustawienie automatycznych wyzwalaczy kupna lub sprzedaży papierów wartościowych.

Na przykład strategia handlowa oparta na wzorce wolumenu obrotu mógł zidentyfikować korelację między wolumenem obrotu a cenami. Jeśli więc wolumen obrotu na danej akcjach wzrośnie, gdy cena akcji osiągnie 25 USD za akcję i spadnie gdy cena osiągnie 30 USD, kwant może ustawić automatyczny zakup za 25,50 USD i automatyczną sprzedaż za 29,50 USD.

Podobne strategie mogą opierać się na zarobkach, prognozy zarobków, zaskakujące zarobki i wiele innych czynników. W każdym przypadku czysto ilościowi handlowcy nie dbają o perspektywy sprzedaży firmy, zespół zarządzający, jakość produktu ani żaden inny aspekt jej działalności. Składają zamówienia kupna i sprzedaży w oparciu o liczby uwzględnione we wzorcach, które zidentyfikowali.

Identyfikowanie wzorców w celu zmniejszenia ryzyka

Analiza ilościowa może być wykorzystana do zidentyfikowania wzorców, które mogą nadawać się do zyskownych transakcji na papierach wartościowych, ale to nie jest jej jedyna wartość. Chociaż zarabianie pieniędzy jest celem, który każdy inwestor może zrozumieć, analiza ilościowa może być również wykorzystana do zmniejszenia ryzyka.

Dążenie do tak zwanych „zwrotów skorygowanych o ryzyko” obejmuje porównywanie środki ryzyka takie jak alfa, beta, r-kwadrat, odchylenie standardowe i Współczynnik ostrości aby zidentyfikować inwestycję, która przyniesie najwyższy poziom zwrotu przy danym poziomie ryzyka. Chodzi o to, aby inwestorzy nie podejmowali większego ryzyka, niż jest to konieczne do osiągnięcia docelowego poziomu zwrotu.

Tak więc, jeśli dane wskazują, że dwie inwestycje prawdopodobnie przyniosą podobne zwroty, ale ta jedna będzie znacząco bardziej zmienne pod względem wahań cen w górę i w dół, kwantyści (i zdrowy rozsądek) zaleciliby mniej ryzykowne inwestycja. Ponownie, kwantyści nie dbają o to, kto zarządza inwestycją, co to jest bilans wygląda, jaki produkt pomaga mu zarabiać pieniądze, czy jakikolwiek inny czynnik jakościowy. Koncentrują się całkowicie na liczbach i wybierają inwestycję, która (z matematycznego punktu widzenia) oferuje najniższy poziom ryzyka.

Parytet ryzyka portfele są przykładem strategii opartych na ilościach w działaniu. Podstawowa koncepcja polega na podejmowaniu decyzji dotyczących alokacji aktywów w oparciu o zmienność rynku. Gdy zmienność spada, rośnie poziom podejmowania ryzyka w portfelu. Wraz ze wzrostem zmienności spada poziom podejmowania ryzyka w portfelu.

Przykład analizy ilościowej

Aby przykład był trochę bardziej realistyczny, rozważ portfel, w którym aktywa są dzielone między gotówką a Fundusz indeksowy S&P 500. Korzystanie z indeksu zmienności giełdy opcji Chicago Board (VIX) jako przybliżenie zmienności na giełdzie, gdy zmienność wzrośnie, nasz hipotetyczny portfel przesunie swoje aktywa w kierunku gotówki.

Gdy zmienność spadnie, nasz portfel przeniesie aktywa do funduszu indeksowego S&P 500. Modele mogą być znacznie bardziej złożone niż ten, do którego się odnosimy, być może obejmujące akcje, obligacje, towary, waluty i inne inwestycje, ale koncepcja pozostaje ta sama.

Korzyści z handlu ilościowego

Handel ilościowy to beznamiętny proces decyzyjny. Liczą się tylko wzory i liczby. Jest to skuteczna dyscyplina kupna/sprzedaży, którą można realizować konsekwentnie, nieskrępowaną emocjami często związanymi z decyzjami finansowymi.

Jest to również opłacalna strategia. Ponieważ komputery wykonują swoją pracę, firmy, które opierają się na strategiach ilościowych, nie muszą zatrudniać dużych, drogich zespołów analityków i menedżerowie portfela. Nie muszą też podróżować po kraju ani po świecie, sprawdzać firmy i spotykać się z zarządem w celu oceny potencjalnych inwestycji. Używają komputerów do analizy danych i wykonywania transakcji.

Jakie są zagrożenia?

„Kłamstwa, cholerne kłamstwa i statystyki” to cytat często używany do opisania niezliczonych sposobów manipulowania danymi. Podczas gdy analitycy ilościowi starają się zidentyfikować wzorce, proces ten nie jest w żaden sposób niezawodny. Analiza polega na przeszukiwaniu ogromnych ilości danych. Wybór właściwych danych nie jest w żadnym wypadku gwarancją, podobnie jak wzorce handlowe które wydają się sugerować, że pewne wyniki mogą działać idealnie, dopóki nie będą. Nawet jeśli wzorzec wydaje się działać, sprawdzanie poprawności wzorców może być wyzwaniem. Jak każdy inwestor wie, nie ma pewnych zakładów.

Punkty przegięcia, takie jak kryzys na giełdzie w latach 2008-09, może być trudny dla tych strategii, ponieważ wzorce mogą się nagle zmienić. Należy również pamiętać, że dane nie zawsze opowiadają całą historię. Ludzie widzą skandal lub zmianę zarządzania w miarę rozwoju, podczas gdy podejście czysto matematyczne niekoniecznie musi to zrobić. Ponadto strategia staje się mniej skuteczna, ponieważ coraz większa liczba inwestorów próbuje z niej korzystać. Wzorce, które działają, staną się mniej skuteczne, ponieważ coraz więcej inwestorów będzie próbowało z nich skorzystać.

Dolna linia

Wiele strategii inwestycyjnych wykorzystuje połączenie strategii ilościowych i jakościowych. Wykorzystują strategie ilościowe do identyfikacji potencjalnych inwestycji, a następnie wykorzystują analizę jakościową, aby przenieść swoje wysiłki badawcze na wyższy poziom w identyfikacji ostatecznej inwestycji.

Mogą również wykorzystać wgląd jakościowy do wyboru inwestycji i dane ilościowe dla zarządzanie ryzykiem. Chociaż zarówno ilościowe, jak i jakościowe strategie inwestycyjne mają swoich zwolenników i krytyków, strategie te nie muszą się wzajemnie wykluczać.