Всі потенційні максимуми, мінімуми та настрої, пов'язані з інвестуванням, можуть затьмарити кінцеву мету: заробляти гроші. Щоб зосередити увагу на останньому та усунути перший, «кількісний» підхід до інвестування прагне звернути увагу на числа, а не на нематеріальні.
Введіть "Кванти"
Гаррі Марковіцу, як правило, приписують рух кількісного інвестування, коли він опублікував «Вибір портфоліо» у Журналі фінансів у березні 1952 року. Марковіц використовував математику для кількісної оцінки диверсифікації та називається ранньою прихильником концепції про те, що математичні моделі можуть бути застосовується до інвестування.
Роберт Мертон, піонер сучасної фінансової теорії, отримав Нобелівську премію за свої роботи з вивчення математичних методів ціноутворення похідних. Робота Марковиця та Мертона заклала основу кількісного (квантового) підходу до інвестування.
На відміну від традиційних якісних інвестиційних аналітиків, учасники не відвідують компанії, не зустрічаються з керівними командами або не досліджують продукцію, яку продають фірми, щоб визначити конкурентну перевагу. Вони часто не знають і не цікавляться якісними аспектами компаній, в які інвестують, покладаючись виключно на математику для прийняття інвестиційних рішень.
Що робить кількісний аналітик?
Менеджери хедж-фондів сприйняли методологію та прогрес у обчислювальній техніці, яка ще більше вдосконалила цю сферу, оскільки складні алгоритми можна було обчислити за мить. Поле процвітало під час буму та пориву dotcom, оскільки кванти значною мірою уникали шаленого пориву і краху ринку.
Хоча вони натрапили на Велику рецесію, квантові стратегії продовжують застосовуватися і сьогодні привернули увагу до своєї ролі у високочастотній торгівлі (HFT), яка покладається на математику для прийняття торгових рішень. Кількісне інвестування також широко практикується як як окрема дисципліна, так і у поєднанні з традиційним якісним аналізом як для підвищення прибутку, так і для зменшення ризику.
Дані, дані скрізь
Підйом комп’ютерної ери дозволив розчавити величезні обсяги даних за надзвичайно короткі проміжки часу. Це призвело до все складніших кількісних стратегій торгівлі, оскільки торговці прагнуть визначити послідовні зразки, моделювати ці структури та використовувати їх для прогнозування руху цін на цінні папери.
Кванти реалізують свої стратегії, використовуючи загальнодоступні дані. Ідентифікація моделей дозволяє їм встановлювати автоматичні тригери для купівлі чи продажу цінних паперів.
Наприклад, торгова стратегія, заснована на шаблонах обсягу торгів, може виявити співвідношення між обсягом торгів та цінами. Отже, якщо обсяг торгів на певній акції зростає, коли ціна акцій досягає 25 доларів за акцію і падає, коли ціна досягає 30 доларів, квант може встановити автоматичну покупку на рівні 25, 50 долара США та автоматичну продажу на рівні 29, 50 долара.
Подібні стратегії можуть базуватися на заробітках, прогнозах заробітку, сюрпризах прибутків та безлічі інших факторів. У кожному конкретному випадку чисті торгові торговці не хвилюються щодо перспектив продажу компанії, управлінської команди, якості продукції чи будь-якого іншого аспекту її бізнесу. Вони розміщують свої замовлення на купівлю та продаж, виходячи лише із кількості, що відображається у визначених ними моделях.
Визначення схем для зменшення ризику
Кількісний аналіз може бути використаний для виявлення шаблонів, які можуть піддаватися вигідним операціям з безпекою, але це не єдина його цінність. Хоча заробляти гроші - це мета, яку може зрозуміти кожен інвестор, але кількісний аналіз також може бути використаний для зменшення ризику.
Досягнення так званих "коригуваних ризиків прибутків" включає порівняння заходів ризику, таких як альфа, бета, r-квадрат, стандартне відхилення та коефіцієнт Шарпа, щоб визначити інвестиції, які забезпечать найвищий рівень прибутку для заданого рівня ризик. Ідея полягає в тому, що інвестори повинні ризикувати не більше, ніж це необхідно для досягнення цільового рівня прибутку.
Отже, якщо дані показують, що дві інвестиції, ймовірно, принесуть аналогічну віддачу, але одна буде значно більш мінливою щодо коливань цін вгору і вниз, то кванти (і здоровий глузд) рекомендують менш ризиковані інвестиції. Знову ж таки, квоти не байдуже, хто управляє інвестицією, як виглядає її баланс, який продукт допомагає заробляти гроші чи будь-який інший якісний фактор. Вони повністю зосереджуються на числах і вибирають інвестиції, які (математично кажучи) пропонують найнижчий рівень ризику.
Портфелі паритетності ризику є прикладом дій на основі кількісних стратегій. Основна концепція передбачає прийняття рішень щодо розподілу активів на основі нестабільності ринку. Коли волатильність знижується, рівень ризику в портфелі збільшується. Коли волатильність зростає, рівень ризику в портфелі знижується.
Щоб зробити приклад трохи реалістичнішим, розглянемо портфель, який ділить його активи між грошовими коштами та індексним фондом S&P 500. Використовуючи індекс волатильності біржових опціонів в Чикаго як проксі для нестабільності фондового ринку, коли волатильність зростає, наш гіпотетичний портфель змістить свої активи на грошові кошти. Коли волатильність знижується, наш портфель перемістить активи до фонду індексу S&P 500. Моделі можуть бути значно складнішими за ту, про яку ми посилаємося тут, можливо, включаючи акції, облігації, товари, валюти та інші інвестиції, але концепція залишається тією ж.
Переваги кількісної торгівлі
Торгівля кількістю - це безпристрасний процес прийняття рішень. Шаблони та цифри - все, що має значення. Це ефективна дисципліна купівлі / продажу, як це можна виконувати послідовно, безперешкодно емоціям, часто пов'язаним з фінансовими рішеннями.
Це також економічно вигідна стратегія. Оскільки комп'ютери виконують роботу, фірмам, які покладаються на кількісні стратегії, не потрібно наймати великих, дорогих команд аналітиків та менеджерів з портфелів. Також їм не потрібно подорожувати країною чи світом, оглядаючи компанії та зустрічаючись з керівництвом, щоб оцінити потенційні інвестиції. Вони використовують комп’ютери для аналізу даних та здійснення торгів.
Які ризики?
«Брехня, чортова брехня та статистика» - цитата, яка часто використовується для опису безлічі способів маніпулювання даними. Хоча кількісні аналітики прагнуть визначити закономірності, цей процес аж ніяк не є дурним. Аналіз передбачає вибивання за допомогою великої кількості даних. Вибір правильних даних ні в якому разі не є гарантією, так як моделі, які, як видається, підказують певні результати, можуть спрацьовувати ідеально, доки вони не стануть. Навіть коли модель, здається, працює, перевірка шаблонів може бути проблемою. Як знає кожен інвестор, немає впевнених ставок.
Точки перегину, такі як спад на фондовому ринку 2008-09 рр., Можуть бути важкими для цих стратегій, оскільки закономірності можуть раптово змінитися. Також важливо пам’ятати, що дані не завжди розповідають всю історію. Люди можуть бачити скандал або зміни в управлінні в міру його розвитку, тоді як чисто математичний підхід не обов'язково може цього зробити. Також стратегія стає менш ефективною, оскільки все більше інвесторів намагаються її використовувати. Шаблони, які працюють, стануть менш ефективними, оскільки все більше інвесторів намагаються отримати від цього прибуток.
Суть
Багато інвестиційних стратегій використовують поєднання як кількісних, так і якісних стратегій. Вони використовують кількісні стратегії для виявлення потенційних інвестицій, а потім використовують якісний аналіз, щоб перевести свої наукові зусилля на наступний рівень у визначенні кінцевих інвестицій.
Вони також можуть використовувати якісне розуміння для вибору інвестицій та кількісних даних для управління ризиками. Хоча як кількісні, так і якісні інвестиційні стратегії мають своїх прихильників і своїх критиків, стратегії не повинні бути взаємовиключними.
