Tutti i potenziali alti, i bassi e i sentimenti associati all'investimento possono oscurare l'obiettivo finale - fare soldi. Nel tentativo di concentrarsi su questi ultimi e di eliminare il primo, l'approccio "quantitativo" all'investimento cerca di prestare attenzione ai numeri invece degli intangibili.

Inserisci i "Quanti"

Harry Markowitz è generalmente accreditato per iniziare il movimento di investimenti quantitativi quando pubblica una "selezione del portafoglio" nel Journal of Finance nel marzo del 1952. Markowitz ha utilizzato la matematica per quantificare la diversificazione e viene citato Robert Merton, pioniere della teoria finanziaria moderna, ha vinto un premio Nobel per la sua ricerca di lavoro sui metodi matematici per la determinazione dei prezzi derivanti. Il lavoro di Markowitz e Merton ha posto il fondamento per l'approccio quantitativo all'investimento

A differenza degli analisti di investimento qualitativi tradizionali, i quanti non visitano le aziende, incontrano le squadre di gestione o ricercano i prodotti che le aziende vendono in un sforzi per individuare un vantaggio competitivo, spesso non conoscono né si occupano degli aspetti qualitativi delle società in cui investono, basandosi esclusivamente sulla matematica per prendere decisioni di investimento.

I gestori di fondi hedge embra ha fornito la metodologia ei progressi della tecnologia di calcolo che hanno ulteriormente avanzato il campo, in quanto complessi algoritmi potrebbero essere calcolati in un batter d'occhio. Il campo fiorì durante il boom e il busto dotcom, in quanto quanti largamente evitavano la frenesia del busto tecnologico e del crollo del mercato.

Mentre si sono imbattuti nella Grande Recessione, le strategie quantistiche rimangono in uso oggi e hanno guadagnato notevole attenzione per il loro ruolo nel trading ad alta frequenza (HFT) che si basa sulla matematica per prendere decisioni commerciali. L'investimento quantitativo è ampiamente praticato sia come disciplina autonoma che in combinazione con l'analisi qualitativa tradizionale sia per la valorizzazione dei rischi che per la mitigazione dei rischi.

Dati, dati ovunque

L'ascesa dell'era del computer ha reso possibile la creazione di enormi volumi di dati in periodi di tempo straordinariamente brevi. Ciò ha portato a strategie di trading quantitative sempre più complesse, in quanto i commercianti cercano di identificare modelli coerenti, modellare questi modelli e li usano per prevedere i movimenti dei prezzi nei titoli.

I quanti implementano le loro strategie utilizzando dati pubblicamente disponibili. L'identificazione dei modelli consente loro di impostare trigger automatici per acquistare o vendere titoli. Ad esempio, una strategia di trading basata sui modelli di volumi di negoziazione potrebbe aver individuato una correlazione tra volume di negoziazione e prezzi. Quindi, se il volume di negoziazione su un titolo particolare aumenta quando il prezzo di azione raggiunge $ 25 per azione e scende quando il prezzo raggiunge i $ 30, un quant potrebbe impostare un buy automatico a $ 25.50 e vendere automaticamente a $ 29. 50.

Strategie simili possono essere basate su guadagni, previsioni di guadagni, sorprese di guadagni e molti altri fattori. In ogni caso, i commercianti di puro quant non si preoccupano delle prospettive di vendita della società, del team di gestione, della qualità del prodotto o di qualsiasi altro aspetto della sua attività. Stanno mettendo i loro ordini per comprare e vendere basandosi strettamente sui numeri rappresentati nei modelli che hanno identificato.

Oltre i guadagni

L'analisi quantitativa può essere utilizzata per identificare modelli che possono prestarsi a operazioni di sicurezza redditizie, ma non è il suo unico valore. Mentre fare soldi è un obiettivo che ogni investitore può capire, l'analisi quantitativa può essere utilizzata anche per ridurre il rischio.

Il perseguimento dei cosiddetti "rendimenti adattati al rischio" comporta la comparazione di misure di rischio come l'alfa, la beta, la r-squared, la deviazione standard e il rapporto Sharpe per identificare l'investimento che offra il livello più alto di rendimento dato il livello di rischio. L'idea è che gli investitori non dovrebbero prendere più rischio di quanto sia necessario per raggiungere il loro obiettivo di rendimento.

Quindi, se i dati dimostrano che due investimenti sono probabili generare rendimenti simili, ma che sarà significativamente più volatile in termini di pendenze di prezzo in alto e in basso, i quanti (e buon senso) consiglierebbero l'investimento meno rischioso. Ancora una volta, i quanti non interessa chi gestisce l'investimento, quale sia il suo bilancio, quale prodotto aiuta a guadagnare soldi o qualsiasi altro fattore qualitativo. Si concentrano interamente sui numeri e scelgono l'investimento che (matematicamente parlando) offre il livello più basso di rischio.

I portafogli rischio-parità sono un esempio di strategie a base quantistica in azione. Il concetto di base comporta la realizzazione di decisioni di assegnazione degli asset basata sulla volatilità del mercato. Quando la volatilità diminuisce, il livello di assunzione di rischio nel portafoglio sale. Quando aumenta la volatilità, il livello di rischio di assunzione nel portafoglio diminuisce.

Per rendere l'esempio un po 'più realistico, consideri un portafoglio che divide le sue attività tra il denaro e un fondo di indice S & P 500. Utilizzando l'indice di volatilità di scambio di opzioni del board di Chicago (VIX) come proxy per la volatilità del mercato azionario, quando la volatilità aumenta, il nostro portafoglio ipotetico sposta i suoi attivi verso liquidità. Quando la volatilità diminuisce, il nostro portafoglio avrebbe spostato i beni al fondo dell'indice S & P 500. I modelli possono essere significativamente più complessi di quelli qui riportati, magari includendo titoli, obbligazioni, merci, valute e altri investimenti, ma il concetto rimane lo stesso.

Vantaggi

Quant trading è un processo di decisione decisionale spassionato. I modelli e i numeri sono tutti di importanza. È un'efficace disciplina di buy / sell, come può essere eseguita costantemente, senza ostacoli dall'emozione spesso associata alle decisioni finanziarie.

È anche una strategia conveniente. Dal momento che i computer fanno il lavoro, le aziende che si affidano a strategie quant non hanno bisogno di assumere grandi e costosi gruppi di analisti e gestori di portafogli.Non hanno nemmeno bisogno di viaggiare in tutto il paese o in tutto il mondo che controllano le aziende e si incontrano con la direzione per valutare i potenziali investimenti. Usano semplicemente i computer per analizzare i dati e eseguire i mestieri.

Rischi

"La menzogna, le bugie e le statistiche" è una citazione spesso utilizzata per descrivere la miriade di modi in cui i dati possono essere manipolati. Mentre gli analisti quantitativi cercano di identificare i modelli, il processo non è affatto sconnesso. L'analisi prevede l'eliminazione di grandi quantità di dati. La scelta dei dati giusti non è affatto una garanzia, proprio come i modelli che sembrano suggerire alcuni risultati possono funzionare perfettamente finché non lo faranno. Anche quando un modello sembra funzionare, la convalida dei modelli può essere una sfida. Come sa ogni investitore, non ci sono scommesse sicure.

I punti di inflazione, come la recessione del mercato azionario del 2008/2009, possono essere difficili su queste strategie, in quanto i modelli possono cambiare improvvisamente. È anche importante ricordare che i dati non sempre raccontano l'intera storia. Gli esseri umani possono vedere uno scandalo o un cambiamento di gestione in fase di sviluppo, mentre un approccio puramente matematico non può necessariamente farlo. Inoltre, una strategia diventa meno efficace in quanto un numero crescente di investitori cerca di impiegarlo. I modelli che lavoreranno diventeranno meno efficaci in quanto sempre più investitori cercano di trarne profitto.

La linea inferiore

Molte strategie di investimento utilizzano una miscela di strategie quantitative e qualitative. Essi utilizzano strategie quantistiche per identificare i potenziali investimenti e quindi utilizzare analisi qualitative per intraprendere i loro sforzi di ricerca per il livello successivo nell'identificazione dell'investimento finale.

Possono anche utilizzare una visione qualitativa per selezionare investimenti e dati quant per la gestione del rischio. Mentre le strategie di investimento quantitative e qualitative hanno i loro proponenti e le loro critiche, le strategie non devono essere reciprocamente esclusi.