Všechny potenciální výkyvy, minima a pocity spojené s investováním mohou zastínit konečný cíl - vydělávat peníze. Ve snaze soustředit se na tyto a eliminovat první, "kvantitativní" přístup k investicím se snaží věnovat pozornost čísel místo nehmotných.

Zadejte "Quants"

Harry Markowitz je obecně připočítán s počátkem kvantitativního investičního hnutí, když v březnu 1952 publikoval "Portfolio Selection" v Journal of Finance. Markowitz použil matematiku k vyčíslení diverzifikace a je citován jako první používal koncept, že matematické modely by mohly být aplikovány na investice.Roberton Merton, průkopník v moderní finanční teorii, získal Nobelovu cenu za svůj výzkum práce na matematických metodách pro tvorbu cen derivátů Práce Markowitz a Merton položil základ pro kvantitativní (kvantitativní) přístup k investování.

Na rozdíl od tradičních kvalitativních investičních analytiků kvantity navštěvují společnosti, neřídí manažerské týmy ani nevyzkoumají produkty, které firmy prodávají úsilí identifikovat konkurenční výhodu, často nevědí nebo nezajímá o kvalitativních aspektech společností, do kterých investují, a spoléhá výhradně na matematiku k investičním rozhodnutím.

Manažeři hedžových fondů metodologii a pokroky ve výpočetní technice, které dále pokročily v oboru, protože složité algoritmy lze počítat v okamžiku mrknutí oka. Pole se rozkvétala během boomu a busty dotcom, protože kvantové se velkou měrou vyhýbaly šílenství technologické busty a krachu trhu.

Když se ve Velké recesi narazili, kvantové strategie se dnes používají a získaly značnou pozornost pro svou roli ve vysokofrekvenčním obchodování (HFT), který se spoléhá na matematiku při rozhodování o obchodování. Kvantitativní investice je také široce prováděna jak jako samostatná disciplína, tak ve spojení s tradičními kvalitativními analýzami jak pro navýšení návratnosti, tak pro zmírnění rizika.

Data, data všude

Vzestup počítačové éry umožnil utrpět obrovské objemy dat za mimořádně krátké časové období. To vedlo ke stále složitějším kvantitativním obchodním strategiím, jelikož obchodníci se snažili identifikovat konzistentní vzorce, modelovat tyto vzorce a používat je k předvídání cenových pohybů cenných papírů.

Quants implementují své strategie pomocí veřejně dostupných dat. Identifikace vzorců jim umožňuje nastavit automatické spouštěče k nákupu nebo prodeji cenných papírů. Například strategie obchodování založená na vzorcích objemu obchodování může identifikovat korelaci mezi objemem obchodování a cenami. Takže pokud se objem obchodování na konkrétní akci zvýší, když cena akcií zaútočí na 25 dolarů na akcii a klesne, když cena zaokrouhluje 30 dolarů, kvant by mohl nastavit automatický nákup na 25 dolarů.50 a automatický prodej za 29 dolarů. 50.

Podobné strategie mohou být založeny na příjmech, prognózách výdělků, překvapeních z příjmů a mnoha jiných faktorech. V každém případě se čistí kvantové obchodníci nestará o prodejní vyhlídky, manažerský tým, kvalitu výrobků nebo jiné aspekty svého podnikání. Vkládají své objednávky k nákupu a prodeji založené výhradně na číslech, které jsou uvedeny ve vzorcích, které identifikovali.

Beyond Gains

Kvantitativní analýza může být použita k identifikaci modelů, které mohou být vhodné pro ziskové bezpečnostní obchody, ale to není její jediná hodnota. Zatímco vydělávání peněz je cílem, který každý investor může pochopit, kvantitativní analýza může být také použita ke snížení rizika.

Sledování tzv. "Rizikově vázaných výnosů" zahrnuje porovnání rizikových opatření, jako je alfa, beta, r-squared, směrodatná odchylka a Sharpeův poměr, aby se zjistila investice, která poskytne nejvyšší návratnost danou mírou rizika. Myšlenka spočívá v tom, že investoři by neměli přebírat větší riziko, než je nutné k dosažení cílové úrovně návratnosti.

Pokud tedy údaje naznačují, že dvě investice pravděpodobně povedou k podobným výnosům, ale že budou značně volatilnější z hlediska výkyvů cen nahoru a dolů, kvadranty (a zdravý rozum) doporučují méně riskantní investice. Opět platí, že kvantity nezáleží na tom, kdo spravuje investice, jaká bilance vypadá, jaký produkt jí pomáhá vydělat peníze nebo jiný kvalitativní faktor. Zaměřují se výhradně na čísla a vybírají investici, která (matematicky) nabízí nejnižší úroveň rizika.

Portfolia rizikové parity jsou příkladem strategií založených na kvantitách v akci. Základní koncept zahrnuje rozhodování o alokaci aktiv na základě volatility trhu. Když klesá volatilita, míra rizika v portfoliu stoupá. Když se volatilita zvyšuje, úroveň rizika v portfoliu klesá.

Aby byl příklad trochu realističtější, zvažte portfolio, které rozděluje jeho aktiva mezi hotovost a indexový fond S & P 500. Použitím indexu Volatility indexu Exchange Board (VIX) jako zástupce pro volatilitu akciového trhu, kdy se volatilita zvýší, naše hypotetické portfólio přesune své aktiva směrem k hotovosti. Když volatilita klesne, naše portfolio převede aktiva do indexového fondu S & P 500. Modely mohou být mnohem složitější než ty, které zde odkazujeme, možná včetně akcií, dluhopisů, komodit, měn a dalších investic, ale koncept zůstává stejný.

Výhody

Komerční obchod je neklidný proces rozhodování. Vzory a čísla jsou na tom všude. Jedná se o efektivní kupní / prodejní disciplínu, jak může být prováděna důsledně, neomezená emocí, která je často spojována s finančními rozhodnutími.

Je to také nákladově efektivní strategie. Vzhledem k tomu, že počítače dělají práci, firmy, které se spoléhají na kvantové strategie, nemusejí najmout velké, drahé týmy analytiků a správců portfolií.Ani nepotřebují cestovat po celé zemi nebo ve světě kontrolovat společnosti a setkat se s vedením, aby posoudili potenciální investice. Jednoduše používají počítače k ​​analýze dat a provádění obchodů.

Rizika

"Lži, zatracené lži a statistiky" je citace, která se často používá k popisu nesčetných způsobů, jak lze data manipulovat. Zatímco kvantitativní analytici se snaží identifikovat vzory, proces není v žádném případě bláznivý. Analýza zahrnuje vyčerpání velkého množství dat. Výběr správných dat není v žádném případě zárukou, stejně jako vzory, které podle všeho naznačují, že některé výsledky mohou fungovat dokonale, dokud nebudou. Dokonce i když se zdá, že vzor funguje, validace vzorů může být výzva. Jak každý investor ví, neexistují žádné jisté sázky.

Inflační body, jako například pokles na akciovém trhu v letech 2008/2009, mohou být na těchto strategiích obtížné, neboť náhlé změny se mohou změnit. Je také důležité si uvědomit, že data ne vždy říkají celý příběh. Lidé mohou vidět škandál nebo změnu vedení, jak se vyvíjí, zatímco čistě matematický přístup to nemusí nutně dělat. Také strategie se stává méně efektivní, jelikož rostoucí počet investorů se ji snaží využít. Vzory, které fungují, se stanou méně efektivní, protože se stále více a více investorů snaží z nich profitovat.

Bottom Line

Mnoho investičních strategií používá kombinaci jak kvantitativních, tak i kvalitativních strategií. Používají kvantové strategie k identifikaci potenciálních investic a pak využívají kvalitativní analýzy k tomu, aby se při určování konečné investice dostaly své výzkumné úsilí na další úroveň.

Mohou také využít kvalitativní vhled pro výběr investic a kvantitativních dat pro řízení rizik. Zatímco kvantitativní i kvalitativní investiční strategie mají své zastánce a jejich kritiky, strategie se nemusí vzájemně vylučovat.