Простой обзор количественного анализа
Количественный анализ (QA) в финансах — это подход, в котором упор делается на математический и статистический анализ, помогающий определить стоимость финансового актива, такого как акции или опционы. Количественные торговые аналитики (также известные как « кванты ») используют различные данные, включая исторические данные об инвестициях и данные фондового рынка, для разработки торговых алгоритмов и компьютерных моделей.
Информация, генерируемая этими компьютерными моделями, помогает инвесторам анализировать инвестиционные возможности и разрабатывать то, что, по их мнению, будет успешной торговой стратегией. Как правило, эта торговая стратегия будет включать очень конкретную информацию о точках входа и выхода, ожидаемом риске сделки и ожидаемой прибыли.
Конечная цель финансового количественного анализа — использовать поддающиеся количественной оценке статистические данные и показатели, чтобы помочь инвесторам принимать выгодные инвестиционные решения. В этой статье мы рассмотрим историю количественного инвестирования, сравним ее с качественным анализом и приведем пример стратегии, основанной на количественных показателях, в действии.
Ключевые выводы
- Количественный анализ возник с наступлением компьютерной эры, которая упростила, чем когда-либо прежде, анализ огромных объемов данных за короткие промежутки времени.
- Количественные торговые аналитики (кванты) определяют торговые модели, строят модели для оценки этих моделей и используют информацию для прогнозирования цены и направления ценных бумаг.
- После того, как модели построены и информация собрана, кванты используют данные для настройки автоматических торгов ценными бумагами.
- Количественный анализ отличается от качественного анализа, который рассматривает такие факторы, как структура компаний, состав их управленческих команд, а также их сильные и слабые стороны.
Введите «Кванты»
Нобелевской премии экономист Гарри Марковиц, как правило,приписывают начало количественного инвестиционного движения,когда он опубликовал «Выбор портфеля» вжурнале финансов в марте 1952 года Марковиц представил современную теорию портфеля (MPT), который показал инвесторам, как построить диверсифицированный портфель активов, способный максимизировать доходность при различных уровнях риска. Марковиц использовал математику для количественной оценки диверсификации и считается одним из первых приверженцев концепции, согласно которой математические модели могут применяться к инвестированию.
Роберт Мертон, пионер современной финансовой теории, получил Нобелевскую премию за исследования математических методов ценообразования деривативов. Работа Марковица и Мертона заложила основы количественного (количественного) подхода к инвестированию.
Количественный и качественный анализ
В отличие от традиционных качественных инвестиционных аналитиков, кванты не посещают компании, не встречаются с управленческими командами и не исследуют продукты, которые фирмы продают, чтобы определить конкурентное преимущество. Они часто не знают или не заботятся о качественных аспектах компаний, в которые они инвестируют, или о продуктах или услугах, которые эти компании предоставляют. Вместо этого они полагаются исключительно на математику при принятии инвестиционных решений.
Кванты, которые часто имеют научное образование и степень в области статистики или математики, будут использовать свои знания компьютеров и языков программирования для создания индивидуальных торговых систем, которые автоматизируют торговый процесс. Входные данные для их программ могут варьироваться от ключевых финансовых соотношений (таких как отношение цены к прибыли ) до более сложных расчетов, таких как оценки дисконтированных денежных потоков (DCF).
2:11
Управляющие хедж-фондами восприняли эту методологию. Достижения в области вычислительной техники еще больше продвинули эту область, поскольку сложные алгоритмы можно было вычислить в мгновение ока, создавая тем самым стратегии автоматической торговли. Эта сфера процветала во время бума и спада доткомов.
Квантовые стратегии потерпели неудачу во время Великой рецессии, поскольку они не смогли учесть влияние ипотечных ценных бумаг на рынок и экономику в целом. Тем не менее, количественные стратегии продолжают использоваться и сегодня, и они привлекли к себе внимание своей ролью в высокочастотной торговле (HFT), которая полагается на математику для принятия торговых решений. Количественное инвестирование также широко практикуется как как самостоятельная дисциплина, так и в сочетании с традиционным качественным анализом как для увеличения доходности, так и для снижения рисков.
Краткий обзор
Кванты сильно отличаются от качественных аналитиков тем, что они принимают решения, основываясь в основном на математических уравнениях и моделях.
Данные, данные везде
Подъем компьютерной эры сделал возможным обрабатывать огромные объемы данных за чрезвычайно короткие периоды времени. Это привело к усложнению количественных торговых стратегий, поскольку трейдеры стремятся идентифицировать последовательные модели, моделировать эти модели и использовать их для прогнозирования движения цен на ценные бумаги.
Кванты реализуют свои стратегии, используя общедоступные данные. Идентификация паттернов позволяет им устанавливать автоматические триггеры для покупки или продажи ценных бумаг.
Например, торговая стратегия, основанная на моделях объема торгов, может выявлять корреляцию между объемом торгов и ценами. Таким образом, если объем торгов по определенной акции увеличивается, когда цена акции достигает 25 долларов за акцию, и падает, когда цена достигает 30 долларов, квант может настроить автоматическую покупку по 25,50 долларов и автоматическую продажу по 29,50 долларов.
Подобные стратегии могут быть основаны на доходах, прогнозах доходов, неожиданных прибылях 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 основе цифр, учтенных в выявленных ими паттернах.
Краткий обзор
Количественный анализ может использоваться для снижения риска путем создания компьютерных моделей, которые определяют инвестиции, обеспечивающие наилучший уровень доходности по сравнению с предпочтительным уровнем риска.
Выявление моделей снижения риска
Количественный анализ может использоваться для выявления паттернов, которые могут быть использованы для прибыльных сделок с ценными бумагами, но это не единственная его ценность. Хотя зарабатывание денег — это цель, понятная каждому инвестору, количественный анализ также может использоваться для снижения риска.
Погоня за так называемой «доходностью с поправкой на риск» включает сравнение показателей риска, таких как альфа, бета, r-квадрат, стандартное отклонение и коэффициент Шарпа, для определения инвестиций, которые обеспечат наивысший уровень доходности для данного уровня дохода. риск. Идея состоит в том, что инвесторы не должны брать на себя больше рисков, чем необходимо для достижения целевого уровня доходности.
Итак, если данные показывают, что две инвестиции, вероятно, принесут схожую прибыль, но эта одна будет значительно более волатильной с точки зрения колебаний цен вверх и вниз, кванты (и здравый смысл) порекомендуют менее рискованные инвестиции. Опять же, квантов не волнует, кто управляет инвестициями, как выглядит их баланс, какой продукт помогает им зарабатывать деньги или какие-либо другие качественные факторы. Они полностью сосредотачиваются на цифрах и выбирают инвестиции, которые (математически говоря) предлагают наименьший уровень риска.
Портфели с паритетом риска — это пример действующей количественной стратегии. Основная концепция включает принятие решений о распределении активов на основе волатильности рынка. Когда волатильность снижается, уровень риска в портфеле повышается. Когда волатильность увеличивается, уровень риска в портфеле снижается.
Пример количественного анализа
Чтобы сделать пример немного более реалистичным, рассмотрим портфель, который делит свои активы между наличными деньгами и индексным фондом S&P 500. Используя индекс волатильности биржи опционов Чикаго ( VIX ) в качестве показателя волатильности фондового рынка, когда волатильность возрастает, наш гипотетический портфель переместит свои активы в денежные средства.
Когда волатильность снижается, наш портфель переводит активы в индексный фонд S&P 500. Модели могут быть значительно более сложными, чем та, на которую мы ссылаемся здесь, возможно, включая акции, облигации, товары, валюты и другие инвестиции, но концепция остается той же.
Преимущества количественной торговли
Количественная торговля — это бесстрастный процесс принятия решений. Все дело в рисунках и числах. Это эффективная дисциплина покупки / продажи, которая может выполняться последовательно, без каких-либо эмоций, которые часто связаны с финансовыми решениями.
Это также экономичная стратегия. Поскольку всю работу выполняют компьютеры, фирмам, которые полагаются на количественные стратегии, не нужно нанимать большие и дорогие команды аналитиков и менеджеров портфелей. Им также не нужно путешествовать по стране или миру, проверяя компании и встречаясь с руководством для оценки потенциальных инвестиций. Они используют компьютеры для анализа данных и выполнения сделок.
Какие риски?
«Ложь, чертова ложь и статистика» — это цитата, которая часто используется для описания множества способов манипулирования данными. Хотя количественные аналитики стремятся выявить закономерности, этот процесс ни в коем случае не является надежным. Анализ включает в себя выборку огромных объемов данных. Выбор правильных данных ни в коем случае не является гарантией, так же как торговые модели, которые предполагают определенные результаты, могут работать идеально, пока они этого не сделают. Даже когда кажется, что шаблон работает, проверка шаблонов может быть проблемой. Как знает каждый инвестор, вилок не бывает.
Точки перегиба, такие как спад фондового рынка в 2008–2009 годах, могут быть жесткими для этих стратегий, поскольку модели могут внезапно измениться. Также важно помнить, что данные не всегда рассказывают всю историю. Люди могут видеть скандал или смену руководства по мере их развития, в то время как чисто математический подход не всегда может сделать это. Кроме того, стратегия становится менее эффективной по мере того, как все большее число инвесторов пытается ее использовать. Работающие паттерны станут менее эффективными, поскольку все больше и больше инвесторов будут пытаться извлечь из этого прибыль.
Суть
Многие инвестиционные стратегии используют сочетание как количественных, так и качественных стратегий. Они используют количественные стратегии для определения потенциальных инвестиций, а затем используют качественный анализ, чтобы вывести свои исследовательские усилия на новый уровень определения окончательных инвестиций.
Они также могут использовать качественную информацию для выбора инвестиций и количественные данные для управления рисками. Хотя и у количественных, и у качественных инвестиционных стратегий есть свои сторонники и критики, стратегии не обязательно должны быть взаимоисключающими.