Все потенциальные максимумы, минимумы и настроения, связанные с инвестированием, могут омрачить конечную цель: зарабатывать деньги. Чтобы сосредоточиться на последнем и устранить первое, «количественный» подход к инвестированию стремится обращать внимание на цифры, а не на нематериальные активы.
Введите «Кванты»
Гарри Марковиц, как правило, приписывают начало количественного инвестиционного движения, когда он опубликовал «Выбор портфеля» в Финансовом журнале в марте 1952 года. Марковиц использовал математику для количественной оценки диверсификации и упоминается в качестве раннего последователя концепции, что математические модели могут быть применяется для инвестирования.
Роберт Мертон, пионер современной финансовой теории, получил Нобелевскую премию за исследования в области математических методов оценки производных финансовых инструментов. Работы Марковица и Мертона положили начало количественному (количественному) подходу к инвестированию.
В отличие от традиционных качественных инвестиционных аналитиков, клиенты не посещают компании, не встречаются с руководителями и не исследуют продукты, которые продают фирмы, чтобы определить конкурентные преимущества. Они часто не знают или не заботятся о качественных аспектах компаний, в которые они инвестируют, полагаясь исключительно на математику для принятия инвестиционных решений.
Что делает количественный аналитик?
Менеджеры хедж-фондов приняли методологию и достижения в области компьютерных технологий, которые способствовали дальнейшему развитию отрасли, поскольку сложные алгоритмы можно рассчитать в мгновение ока. Поле процветало во время бума и спада доткомов, поскольку кванты в значительной степени избежали безумия технологического спада и краха рынка.
Несмотря на то, что они наткнулись на Великую рецессию, количественные стратегии продолжают использоваться и сегодня, и они привлекли заметное внимание к их роли в высокочастотной торговле (HFT), которая опирается на математику для принятия торговых решений. Количественное инвестирование также широко практикуется как самостоятельная дисциплина и в сочетании с традиционным качественным анализом как для повышения доходности, так и для снижения рисков.
Данные, данные везде
С наступлением компьютерной эры стало возможным обрабатывать огромные объемы данных в чрезвычайно короткие периоды времени. Это привело к усложнению количественных торговых стратегий, поскольку трейдеры стремятся идентифицировать закономерности, моделировать их и использовать для прогнозирования движения цен в ценных бумагах.
Кванты реализуют свои стратегии, используя общедоступные данные. Идентификация шаблонов позволяет им устанавливать автоматические триггеры для покупки или продажи ценных бумаг.
Например, торговая стратегия, основанная на моделях объема торговли, могла определить корреляцию между объемом торговли и ценами. Таким образом, если объем торгов по конкретной акции увеличивается, когда цена акции достигает 25 долларов за акцию, и падает, когда цена достигает 30 долларов, квант может установить автоматическую покупку на 25, 50 долларов и автоматическую продажу на 29, 50 долларов.
Подобные стратегии могут быть основаны на доходах, прогнозах доходов, неожиданностях доходов и множестве других факторов. В каждом случае, чисто количественные трейдеры не заботятся о перспективах продаж компании, управленческой команде, качестве продукции или любых других аспектах ее бизнеса. Они размещают свои заказы на покупку и продажу строго на основании чисел, определенных в определенных ими шаблонах.
Выявление шаблонов для снижения риска
Количественный анализ может использоваться для выявления моделей, которые могут пригодиться для прибыльных сделок с ценными бумагами, но это не единственная его ценность. Хотя зарабатывание денег является целью, которую может понять каждый инвестор, количественный анализ также может быть использован для снижения риска.
Погоня за так называемыми «доходами с поправкой на риск» включает сравнение показателей риска, таких как альфа, бета, r-квадрат, стандартное отклонение и коэффициент Шарпа, для определения инвестиций, которые обеспечат самый высокий уровень прибыли для данного уровня риск. Идея заключается в том, что инвесторы не должны рисковать больше, чем это необходимо для достижения целевого уровня доходности.
Таким образом, если данные показывают, что две инвестиции могут привести к схожей доходности, но одна из них будет значительно более волатильной с точки зрения колебаний цен вверх и вниз, количественные показатели (и здравый смысл) будут рекомендовать менее рискованные инвестиции. Опять же, квантам все равно, кто управляет инвестициями, как выглядит их баланс, какой продукт помогает заработать деньги или какой-либо другой качественный фактор. Они полностью сосредоточены на цифрах и выбирают инвестиции, которые (математически говоря) предлагают самый низкий уровень риска.
Портфели риска-паритета являются примером основанных на кванте стратегий в действии. Основная концепция предполагает принятие решений о распределении активов на основе волатильности рынка. Когда волатильность снижается, уровень риска в портфеле повышается. Когда волатильность увеличивается, уровень риска в портфеле падает.
Чтобы сделать пример немного более реалистичным, рассмотрим портфель, который делит свои активы между наличными и индексным фондом S & P 500. Используя Чикагский индекс волатильности биржевых опционов (VIX) в качестве прокси для волатильности фондового рынка, когда волатильность возрастает, наш гипотетический портфель переключит свои активы в сторону денежных средств. Когда волатильность снижается, наш портфель переводит активы в индексный фонд S & P 500. Модели могут быть значительно более сложными, чем та, на которую мы здесь ссылаемся, возможно, включая акции, облигации, товары, валюты и другие инвестиции, но концепция остается той же.
Преимущества Quant Trading
Квантовая торговля - это беспристрастный процесс принятия решений. Образцы и числа - все, что имеет значение. Это эффективная дисциплина покупки / продажи, которая может выполняться последовательно, без каких-либо эмоций, которые часто связаны с финансовыми решениями.
Это также экономически эффективная стратегия. Поскольку компьютеры работают, фирмам, которые полагаются на квантовые стратегии, не нужно нанимать большие дорогостоящие команды аналитиков и управляющих портфелями. Также им не нужно путешествовать по стране или миру, проверяя компании и встречаясь с руководством для оценки потенциальных инвестиций. Они используют компьютеры для анализа данных и совершения сделок.
Каковы риски?
«Ложь, проклятая ложь и статистика» - цитата, часто используемая для описания множества способов манипулирования данными. Хотя количественные аналитики стремятся определить закономерности, этот процесс ни в коем случае не защищен от ошибок. Анализ включает в себя выборку огромных объемов данных. Выбор правильных данных ни в коем случае не является гарантией, так как шаблоны, которые, по-видимому, предполагают определенные результаты, могут работать идеально, пока они этого не делают. Даже когда шаблон работает, проверка шаблонов может стать проблемой. Как знает каждый инвестор, ставки не гарантированы.
Точки перелома, такие как спад на фондовом рынке в 2008-2009 годах, могут быть жесткими для этих стратегий, так как модели могут внезапно измениться. Также важно помнить, что данные не всегда рассказывают всю историю. Люди могут видеть скандал или смену руководства по мере его развития, в то время как чисто математический подход не обязательно делает это. Кроме того, стратегия становится менее эффективной, так как все больше инвесторов пытаются использовать ее. Модели, которые работают, станут менее эффективными, поскольку все больше и больше инвесторов пытаются извлечь из этого выгоду.
Суть
Многие инвестиционные стратегии используют сочетание количественных и качественных стратегий. Они используют количественные стратегии для определения потенциальных инвестиций, а затем используют качественный анализ, чтобы вывести свои исследовательские усилия на следующий уровень в определении окончательных инвестиций.
Они также могут использовать качественную информацию для выбора инвестиций и количественных данных для управления рисками. В то время как количественные и качественные инвестиционные стратегии имеют своих сторонников и своих критиков, стратегии не должны быть взаимоисключающими.
