Toate potențialele maxime, minusuri și sentimente asociate investiției pot să umbrească scopul final - de a face bani. Într-un efort de a se concentra asupra celor din urmă și a elimina cele dintâi, abordarea "cantitativă" a investițiilor încearcă să acorde atenție numerelor în loc de imobilizări necorporale.

Introduceți "Quants"

În general, Harry Markowitz este creditat să înceapă mișcarea de investiții cantitativă atunci când a publicat o selecție de portofolii în Journal of Finance în martie 1952. Markowitz a folosit matematica pentru a cuantifica diversificarea și este citat ca un prim-adoptor al conceptului că modelele matematice ar putea fi aplicate pentru a investi.Robert Merton, un pionier în teoria financiară modernă, a câștigat un Premiu Nobel pentru cercetarea sa de lucru în metodele matematice de stabilire a prețului derivatelor.Modele lui Markowitz și Merton au pus temelia pentru abordarea cantitativă (cuantum) a investițiilor.

Spre deosebire de analiștii tradiționali de investiții calitative, quants nu vizitează companii, nu întâlnesc echipele de management sau nu studiază produsele pe care firmele le vând într- eforturile de a identifica un avantaj competitiv, adesea nu cunosc sau nu pasa de aspectele calitative ale companiilor in care investesc, bazandu-se exclusiv pe matematica pentru a lua decizii de investitii

managerii fondurilor de hedging embra cedează metodologia și progresele în tehnologia informatică care continuă să avanseze în domeniu, deoarece algoritmii complexi ar putea fi calculați în clipa în care ochiul se mișcă. Câmpul a înflorit în timpul boom-ului și bustului dotcom, deoarece în mare parte se evita frenezia bustului tehnic și a prăbușirii pieței.

În timp ce s-au întâlnit în Marea Recesiune, strategiile cuantice rămân în uz astăzi și au câștigat o atenție notabilă pentru rolul lor în tranzacționarea de înaltă frecvență (HFT), care se bazează pe matematică pentru a lua decizii de tranzacționare. Investiția cantitativă este, de asemenea, practicată pe scară largă, atât ca disciplină autonomă, cât și ca o analiză calitativă tradițională atât pentru sporirea întoarcerii, cât și pentru atenuarea riscurilor.

Date, date de pretutindeni

Creșterea erei computerelor a făcut posibilă scăderea volumului de date enorme în perioade extrem de scurte de timp. Acest lucru a condus la strategii cantitative de tranzacționare din ce în ce mai complexe, întrucât comercianții caută să identifice modele coerente, să modeleze acele modele și să le utilizeze pentru a anticipa mișcările prețurilor la titlurile de valoare.

Quants își implementează strategiile utilizând date public disponibile. Identificarea modelelor le permite să stabilească declanșatoare automate pentru a cumpăra sau a vinde titluri. De exemplu, o strategie de tranzacționare bazată pe modelele volumului de tranzacționare poate să fi identificat o corelație între volumul tranzacțiilor și prețurile tranzacțiilor. Deci, dacă volumul de tranzacționare al unui anumit stoc crește atunci când prețul stocului atinge 25 USD pe acțiune și scade când prețul atinge 30 USD, un cant ar putea stabili o cumpărare automată la 25 USD.50 și vândut automat la 29 USD. 50.

Strategiile similare se pot baza pe câștiguri, prognoze ale câștigurilor salariale, surprize ale veniturilor și alte tipuri de factori. În fiecare caz, purtătorii cuantice pur nu-i pasă de perspectivele de vânzări ale companiei, de echipa de management, de calitatea produselor sau de orice alt aspect al afacerii sale. Ei plasează ordinele lor de a cumpăra și de a vinde strict pe baza numerelor reprezentate în modelele pe care le-au identificat.

Dincolo de câștiguri

Analiza cantitativă poate fi utilizată pentru a identifica modele care ar putea fi folosite pentru tranzacții de securitate profitabile, dar aceasta nu este singura ei valoare. În timp ce câștigul de bani este un obiectiv pe care fiecare investitor îl poate înțelege, analiza cantitativă poate fi folosită și pentru reducerea riscului.

Urmărirea așa-numitelor "randamente ajustate la risc" implică compararea măsurilor de risc cum ar fi alfa, beta, r-squared, deviația standard și rata Sharpe, pentru a identifica investiția care va oferi cel mai ridicat randament pentru un anumit nivel de risc. Ideea este ca investitorii să nu mai ia nici un risc decât este necesar pentru a-și atinge nivelul de întoarcere specificat.

Deci, dacă datele arată că două investiții sunt susceptibile de a genera profituri similare, dar care vor fi semnificativ mai volatile în ceea ce privește variațiile de preț în sus și în jos, quants (și bunul simț) ar recomanda investiția mai puțin riscantă. Din nou, quants nu le pasă de cine gestionează investiția, ce arată bilanțul, ce produs îi ajută să câștige bani sau orice alt factor calitativ. Acestea se concentrează în totalitate pe numere și aleg investiția care (din punct de vedere matematic) oferă cel mai scăzut nivel de risc.

Portofoliile de paritate a riscurilor sunt un exemplu de strategii bazate pe cuantic în acțiune. Conceptul de bază implică luarea deciziilor de alocare a activelor pe baza volatilității pieței. Atunci când volatilitatea scade, nivelul de asumare a riscului din portofoliu crește. Când volatilitatea crește, nivelul de asumare a riscului din portofoliu scade.

Pentru a face acest exemplu un pic mai realist, ia în considerare un portofoliu care își împarte activele între numerar și un fond index S & P 500. Folosind Indexul de Volatilitate al Exchange Board Options (VIX) ca proxy pentru volatilitatea pieței de capital, atunci când volatilitatea crește, portofoliul ipotetic ar schimba activele sale spre numerar. Când volatilitatea scade, portofoliul nostru va transfera activele către fondul index S & P 500. Modelele pot fi semnificativ mai complexe decât cele pe care le menționăm aici, inclusiv printre care stocurile, obligațiunile, mărfurile, monedele și alte investiții, însă conceptul rămâne același.

Beneficii

Comerțul quant este un proces decizional neobișnuit. Modelele și numerele sunt tot ce contează. Este o disciplină eficientă de cumpărare / vânzare, care poate fi executată în mod consecvent, nestingherită de emoția adesea asociată cu deciziile financiare.

Este, de asemenea, o strategie rentabilă. Din moment ce computerele lucrează, firmele care se bazează pe strategii cuantice nu au nevoie să angajeze echipe mari, scumpe de analiști și manageri de portofoliu.De asemenea, nu au nevoie să călătorească în țară sau în lume și să se întâlnească cu managementul pentru a evalua potențialele investiții. Ei folosesc pur și simplu computere pentru a analiza datele și pentru a executa tranzacțiile.

Riscuri

"Minciuni, minciuni și statistici" este un citat folosit adesea pentru a descrie nenumăratele moduri în care datele pot fi manipulate. În timp ce analiștii cantitativi încearcă să identifice modelele, procesul nu este în nici un caz prost. Analiza implică sacrificarea prin cantități mari de date. Alegerea datelor potrivite nu este în niciun caz o garanție, așa cum modelele care par să sugereze anumite rezultate pot funcționa perfect până când nu le vor face. Chiar și atunci când un model pare să funcționeze, validarea modelelor poate fi o provocare. După cum știe fiecare investitor, nu există pariuri sigure.

Punctele de inflexiune, cum ar fi recesiunea pieței de valori din 2008/2009, pot fi dificile pe aceste strategii, deoarece modelele se pot schimba brusc. De asemenea, este important să vă amintiți că datele nu spun întotdeauna întreaga poveste. Oamenii pot vedea un scandal sau o schimbare de management pe măsură ce se dezvoltă, în timp ce o abordare pur matematică nu poate face acest lucru în mod necesar. De asemenea, o strategie devine mai puțin eficientă, pe măsură ce un număr tot mai mare de investitori încearcă să o folosească. Modelele care funcționează vor deveni mai puțin eficiente, pe măsură ce tot mai mulți investitori încearcă să profite de la acestea.

Linia de fund

Multe strategii de investiții utilizează un amestec de strategii cantitative și calitative. Ei folosesc strategii cuantice pentru a identifica potențialele investiții și apoi folosesc analiza calitativă pentru a-și duce eforturile de cercetare la nivelul următor în identificarea investiției finale.

De asemenea, aceștia pot utiliza informații calitative pentru a selecta investiții și date cuantificabile pentru gestionarea riscurilor. În timp ce ambele strategii de investiții cantitative și calitative au suporterii lor și criticii lor, strategiile nu trebuie să se excludă reciproc.