Een eenvoudig overzicht van kwantitatieve analyse
Kwantitatieve analyse (QA) in de financiële wereld is een benadering die de nadruk legt op wiskundige en statistische analyse om de waarde van een financieel actief, zoals een aandeel of optie, te helpen bepalen. Kwantitatieve handelsanalisten (ook bekend als ” quants “) gebruiken een verscheidenheid aan gegevens, waaronder historische beleggings- en beursgegevens, om handelsalgoritmen en computermodellen te ontwikkelen.
De informatie die door deze computermodellen wordt gegenereerd, helpt beleggers bij het analyseren van investeringsmogelijkheden en het ontwikkelen van een naar hun mening succesvolle handelsstrategie. Doorgaans bevat deze handelsstrategie zeer specifieke informatie over entry- en exitpunten, het verwachte risico van de transactie en het verwachte rendement.
Het uiteindelijke doel van financiële kwantitatieve analyse is om kwantificeerbare statistieken en statistieken te gebruiken om investeerders te helpen bij het nemen van winstgevende investeringsbeslissingen. In dit artikel bespreken we de geschiedenis van kwantitatief beleggen, vergelijken we deze met kwalitatieve analyse en geven we een voorbeeld van een kwantitatieve strategie in actie.
Belangrijkste leerpunten
- Kwantitatieve analyse kwam voort uit de opkomst van het computertijdperk, waardoor het gemakkelijker dan ooit werd om grote hoeveelheden gegevens in korte tijd te analyseren.
- Kwantitatieve handelsanalisten (quants) identificeren handelspatronen, bouwen modellen om die patronen te beoordelen en gebruiken de informatie om voorspellingen te doen over de prijs en richting van effecten.
- Zodra de modellen zijn gebouwd en de informatie is verzameld, gebruiken quants de gegevens om geautomatiseerde transacties in effecten op te zetten.
- Kwantitatieve analyse verschilt van kwalitatieve analyse, waarbij wordt gekeken naar factoren zoals hoe bedrijven zijn gestructureerd, de samenstelling van hun managementteams en wat hun sterke en zwakke punten zijn.
Voer de “Quants” in
Nobelprijs-winnende econoom Harry Markowitz wordt algemeen toegeschreven aan het begin van de kwantitatieve investering beweging toen hij gepubliceerd “Portfolio Selection” in hetJournal of Finance maart 1952 Markowitz geïntroduceerd moderne portfolio theorie (MPT), die investeerders laten zien hoe de bouw van een een gediversifieerde portefeuille van activa die het rendement voor verschillende risiconiveaus kan maximaliseren. Markowitz gebruikte wiskunde om diversificatie te kwantificeren en wordt genoemd als een early adopter van het concept dat wiskundige modellen kunnen worden toegepast op beleggen.
Robert Merton, een pionier in de moderne financiële theorie, won een Nobelprijs voor zijn onderzoek naar wiskundige methoden om derivaten te prijzen. Het werk van Markowitz en Merton legde de basis voor de kwantitatieve (kwantitatieve) benadering van beleggen.
Kwantitatieve versus kwalitatieve analyse
In tegenstelling tot traditionele kwalitatieve beleggingsanalisten bezoeken quants geen bedrijven, ontmoeten ze de managementteams niet en onderzoeken ze de producten die de bedrijven verkopen niet om een concurrentievoordeel te identificeren. Ze kennen de kwalitatieve aspecten van de bedrijven waarin ze investeren of de producten of diensten die deze bedrijven leveren vaak niet of geven er niets om. In plaats daarvan vertrouwen ze puur op wiskunde om investeringsbeslissingen te nemen.
Quants – die vaak een wetenschappelijke achtergrond en een graad in statistiek of wiskunde hebben – zullen hun kennis van computers en programmeertalen gebruiken om op maat gemaakte handelssystemen te bouwen die het handelsproces automatiseren. De input voor hun programma’s kan variëren van belangrijke financiële ratio’s (zoals de koers-winstverhouding ) tot complexere berekeningen, zoals discounted cashflow (DCF) -waarderingen.
2:11
Hedgefondsbeheerders omarmden de methodologie. Vooruitgang in de computertechnologie bracht het veld verder vooruit, aangezien complexe algoritmen in een oogwenk konden worden berekend, waardoor geautomatiseerde handelsstrategieën konden worden gecreëerd. Het veld bloeide tijdens de dotcom-hausse en -crisis.
Kwantitatieve strategieën struikelden tijdens de Grote Recessie omdat ze geen rekening hielden met de impact van door hypotheek gedekte effecten op de markt en de economie als geheel. Kwantitatieve strategieën blijven echter nog steeds in gebruik en hebben opmerkelijke aandacht gekregen vanwege hun rol in hoogfrequente handel (HFT) die afhankelijk is van wiskunde om handelsbeslissingen te nemen. Kwantitatief beleggen wordt ook algemeen toegepast, zowel als een op zichzelf staande discipline als in combinatie met traditionele kwalitatieve analyse voor zowel het verhogen van het rendement als het beperken van risico’s.
Quants zijn heel anders dan kwalitatieve analisten, omdat ze beslissingen voornamelijk nemen op basis van wiskundige vergelijkingen en modellen.
Gegevens, gegevens overal
De opkomst van het computertijdperk maakte het mogelijk om in buitengewoon korte tijd enorme hoeveelheden gegevens te verwerken. Dit heeft geleid tot steeds complexere kwantitatieve handelsstrategieën, aangezien handelaren proberen om consistente patronen te identificeren, die patronen te modelleren en ze te gebruiken om prijsbewegingen in effecten te voorspellen.
De quants implementeren hun strategieën met behulp van openbaar beschikbare gegevens. Door patronen te identificeren, kunnen ze automatische triggers opzetten om effecten te kopen of verkopen.
Een handelsstrategie die is gebaseerd op patronen van handelsvolumes, kan bijvoorbeeld een verband hebben aangetoond tussen handelsvolume en prijzen. Dus als het handelsvolume voor een bepaald aandeel stijgt wanneer de aandelenkoers $ 25 per aandeel bereikt en daalt wanneer de prijs $ 30 bereikt, kan een kwantitatief een automatische aankoop opzetten voor $ 25,50 en een automatische verkoop voor $ 29,50.
Vergelijkbare strategieën kunnen zijn gebaseerd op inkomsten, winstprognoses, winstverrassingen en tal van andere factoren. In elk geval geven pure kwantitatieve handelaren niets om de verkoopvooruitzichten, het managementteam, de productkwaliteit of enig ander aspect van het bedrijf. Ze plaatsen hun bestellingen om te kopen en verkopen strikt op basis van de cijfers die zijn opgenomen in de patronen die ze hebben geïdentificeerd.
Kwantitatieve analyse kan worden gebruikt om risico’s te beperken door computermodellen te maken die de investering identificeren die het beste rendement oplevert in verhouding tot het gewenste risiconiveau.
Patronen identificeren om risico’s te verminderen
Kwantitatieve analyse kan worden gebruikt om patronen te identificeren die zich kunnen lenen voor winstgevende effectenhandel, maar dat is niet de enige waarde ervan. Hoewel geld verdienen een doel is dat elke belegger kan begrijpen, kan kwantitatieve analyse ook worden gebruikt om risico’s te verminderen.
Het streven naar zogenaamde ‘voor risico gecorrigeerde rendementen’ omvat het vergelijken van risicomaatstaven zoals alfa, bèta, r-kwadraat, standaarddeviatie en de Sharpe-ratio om de investering te identificeren die het hoogste rendement oplevert voor het gegeven niveau van risico. Het idee is dat beleggers niet meer risico mogen nemen dan nodig is om het beoogde rendement te behalen.
Dus als uit de gegevens blijkt dat twee investeringen waarschijnlijk vergelijkbare opbrengsten zullen genereren, maar dat de ene aanzienlijk volatieler zal zijn in termen van opwaartse en neerwaartse prijsschommelingen, zouden de quants (en gezond verstand) de minder risicovolle investering aanbevelen. Nogmaals, het maakt de quants niet uit wie de investering beheert, hoe de balans eruitziet, met welk product geld wordt verdiend of welke andere kwalitatieve factor dan ook. Ze richten zich volledig op de cijfers en kiezen de investering die (wiskundig gezien) het laagste risiconiveau biedt.
Risicopariteitportefeuilles zijn een voorbeeld van op kwantiteit gebaseerde strategieën in actie. Het basisconcept omvat het nemen van beslissingen over activaspreiding op basis van marktvolatiliteit. Wanneer de volatiliteit afneemt, neemt het niveau van het nemen van risico’s in de portefeuille toe. Wanneer de volatiliteit toeneemt, neemt het niveau van het nemen van risico’s in de portefeuille af.
Voorbeeld van kwantitatieve analyse
Om het voorbeeld een beetje realistischer te maken, overweeg dan een portefeuille die zijn activa verdeelt tussen contanten en een S & P 500-indexfonds. Als we de Chicago Board Options Exchange Volatility Index ( VIX ) gebruiken als een maatstaf voor de volatiliteit op de aandelenmarkten, en als de volatiliteit toeneemt, zou onze hypothetische portefeuille zijn activa naar contanten verschuiven.
Als de volatiliteit afneemt, verschuift onze portefeuille activa naar het S&P 500-indexfonds. Modellen kunnen aanzienlijk complexer zijn dan degene waarnaar we hier verwijzen, misschien inclusief aandelen, obligaties, grondstoffen, valuta’s en andere beleggingen, maar het concept blijft hetzelfde.
De voordelen van Quant Trading
Kwantitatieve handel is een emotieloos besluitvormingsproces. De patronen en cijfers zijn het enige dat ertoe doet. Het is een effectieve koop- / verkoopdiscipline, die consequent kan worden uitgevoerd, niet gehinderd door de emotie die vaak wordt geassocieerd met financiële beslissingen.
Het is ook een kosteneffectieve strategie. Aangezien computers het werk doen, hoeven bedrijven die op kwantitatieve strategieën vertrouwen, geen grote, dure teams van analisten en portefeuillebeheerders in te huren. Ze hoeven ook niet door het land of de wereld te reizen om bedrijven te inspecteren en het management te ontmoeten om mogelijke investeringen te beoordelen. Ze gebruiken computers om de gegevens te analyseren en de transacties uit te voeren.
Wat zijn de risico’s?
“Leugens, verdomde leugens en statistieken” is een citaat dat vaak wordt gebruikt om de talloze manieren te beschrijven waarop gegevens kunnen worden gemanipuleerd. Hoewel kwantitatieve analisten patronen proberen te identificeren, is het proces zeker niet onfeilbaar. De analyse omvat het verwijderen van enorme hoeveelheden gegevens. Het kiezen van de juiste gegevens is geenszins een garantie, net zoals handelspatronen die bepaalde uitkomsten lijken te suggereren perfect kunnen werken totdat ze dat niet doen. Zelfs als een patroon lijkt te werken, kan het een uitdaging zijn om de patronen te valideren. Zoals elke belegger weet, zijn er geen vaste weddenschappen.
Omslagpunten, zoals de neergang op de aandelenmarkt van 2008-2009, kunnen moeilijk zijn voor deze strategieën, aangezien patronen plotseling kunnen veranderen. Het is ook belangrijk om te onthouden dat gegevens niet altijd het hele verhaal vertellen. Mensen kunnen een schandaal of managementverandering zien terwijl het zich ontwikkelt, terwijl een puur wiskundige benadering dat niet noodzakelijkerwijs kan doen. Ook wordt een strategie minder effectief naarmate een toenemend aantal investeerders deze proberen toe te passen. Patronen die werken zullen minder effectief worden naarmate meer en meer investeerders ervan proberen te profiteren.
Het komt neer op
Veel beleggingsstrategieën gebruiken een combinatie van zowel kwantitatieve als kwalitatieve strategieën. Ze gebruiken kwantitatieve strategieën om potentiële investeringen te identificeren en gebruiken vervolgens kwalitatieve analyse om hun onderzoeksinspanningen naar een hoger niveau te tillen bij het identificeren van de uiteindelijke investering.
Ze kunnen kwalitatief inzicht ook gebruiken om investeringen en kwantitatieve gegevens voor risicobeheer te selecteren. Hoewel zowel kwantitatieve als kwalitatieve beleggingsstrategieën voor- en tegenstanders hebben, hoeven de strategieën elkaar niet uit te sluiten.