Una semplice panoramica dell'analisi quantitativa

Tutti i potenziali massimi, minimi e sentimenti associati agli investimenti possono oscurare l'obiettivo finale: fare soldi. Per concentrarsi su quest'ultimo ed eliminare il primo, l'approccio "quantitativo" all'investimento cerca di prestare attenzione ai numeri anziché agli intangibili.

Inserisci le "Quants"

A Harry Markowitz viene generalmente attribuito il merito di aver iniziato il movimento di investimento quantitativo quando pubblicò una "Selezione del portafoglio" nel Journal of Finance nel marzo del 1952. Markowitz usò la matematica per quantificare la diversificazione e fu citato come uno dei primi adotti sul concetto che i modelli matematici potrebbero essere applicato agli investimenti.

Robert Merton, un pioniere della moderna teoria finanziaria, ha vinto un premio Nobel per la sua ricerca di lavoro sui metodi matematici per i derivati ​​sui prezzi. Il lavoro di Markowitz e Merton ha posto le basi dell'approccio quantitativo (quant) all'investimento.

A differenza dei tradizionali analisti qualitativi degli investimenti, i quants non visitano le aziende, incontrano i team di gestione o ricercano i prodotti venduti dalle aziende per identificare un vantaggio competitivo. Spesso non conoscono né si preoccupano degli aspetti qualitativi delle aziende in cui investono, basandosi esclusivamente sulla matematica per prendere decisioni di investimento.

Cosa fa un analista quantitativo?

I gestori di hedge fund hanno abbracciato la metodologia e i progressi della tecnologia informatica che hanno ulteriormente fatto avanzare il campo, poiché algoritmi complessi potevano essere calcolati in un batter d'occhio. Il campo è fiorito durante il boom e il fallimento delle dotcom, poiché le sovvenzioni hanno ampiamente evitato 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 affida alla matematica per prendere decisioni di trading. Gli investimenti quantitativi sono anche ampiamente praticati sia come disciplina autonoma sia in combinazione con la tradizionale analisi qualitativa sia per il miglioramento del rendimento che per la mitigazione del rischio.

Dati, dati ovunque

L'ascesa dell'era dei computer ha permesso di sgretolare enormi volumi di dati in periodi straordinariamente brevi. Ciò ha portato a strategie quantitative di trading sempre più complesse, poiché i trader cercano di identificare modelli coerenti, modellarli e utilizzarli per prevedere i movimenti dei prezzi in titoli.

I quants implementano le loro strategie utilizzando dati disponibili al pubblico. L'identificazione di modelli consente loro di impostare trigger automatici per l'acquisto o la vendita di titoli.

Ad esempio, una strategia di trading basata su modelli di volume di negoziazione potrebbe aver identificato una correlazione tra volume di negoziazione e prezzi. Quindi, se il volume degli scambi su un determinato titolo aumenta quando il prezzo del titolo raggiunge $ 25 per azione e diminuisce quando il prezzo arriva a $ 30, un quant potrebbe impostare un acquisto automatico a $ 25, 50 e una vendita automatica a $ 29, 50.

Strategie simili possono essere basate su guadagni, previsioni sugli utili, sorprese sugli utili e una miriade di altri fattori. In ogni caso, i commercianti di puro quantita 'non si preoccupano delle prospettive di vendita dell'azienda, del management team, della qualità del prodotto o di qualsiasi altro aspetto della sua attività. Stanno effettuando gli ordini di acquisto e vendita in base ai numeri contabilizzati negli schemi che hanno identificato.

Identificazione di schemi per ridurre il rischio

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

Il perseguimento dei cosiddetti "rendimenti adeguati al rischio" comporta il confronto di misure di rischio come alfa, beta, r-quadrato, deviazione standard e indice di Sharpe per identificare l'investimento che garantirà il massimo livello di rendimento per il dato livello di rischio. L'idea è che gli investitori non dovrebbero correre più rischi di quanto sia necessario per raggiungere il loro livello di rendimento mirato.

Pertanto, se i dati rivelano che due investimenti potrebbero generare rendimenti simili, ma che uno sarà significativamente più volatile in termini di oscillazioni dei prezzi al rialzo e al ribasso, i quants (e il buon senso) raccomanderebbero l'investimento meno rischioso. Ancora una volta, i quants non si preoccupano di chi gestisce l'investimento, di come appare il suo bilancio, di quale prodotto aiuta a guadagnare denaro o di 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 di parità di rischio sono un esempio di strategie quantistiche in atto. Il concetto di base prevede di prendere decisioni di allocazione delle attività basate sulla volatilità del mercato. Quando la volatilità diminuisce, il livello di assunzione di rischi nel portafoglio aumenta. Quando la volatilità aumenta, il livello di assunzione di rischi nel portafoglio diminuisce.

Per rendere l'esempio un po 'più realistico, si consideri un portafoglio che divide le proprie attività tra liquidità e un fondo indicizzato S&P 500. Utilizzando l'indice di volatilità di scambio delle opzioni del consiglio di Chicago (VIX) come proxy della volatilità del mercato azionario, quando la volatilità aumenta, il nostro ipotetico portafoglio sposterebbe le sue attività verso la liquidità. Quando la volatilità diminuisce, il nostro portafoglio trasferirà le attività al fondo indicizzato S&P 500. I modelli possono essere significativamente più complessi di quello a cui facciamo riferimento qui, forse includendo azioni, obbligazioni, materie prime, valute e altri investimenti, ma il concetto rimane lo stesso.

I vantaggi del trading quantitativo

Il trading quantitativo è un processo decisionale spassionato. I modelli e i numeri sono tutto ciò che conta. È un'efficace disciplina di acquisto / vendita, come può essere eseguita in modo coerente, non ostacolata dall'emozione che è spesso associata a decisioni finanziarie.

È anche una strategia economica. Poiché i computer svolgono il lavoro, le aziende che fanno affidamento su strategie quantistiche non devono assumere team di analisti e gestori di portafoglio di grandi dimensioni e costosi. Né devono viaggiare nel paese o nel mondo per ispezionare le aziende e incontrarsi con i dirigenti per valutare i potenziali investimenti. Usano i computer per analizzare i dati ed eseguire le negoziazioni.

Quali sono i rischi?

"Bugie, maledette bugie e statistiche" è una citazione spesso usata 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 infallibile. L'analisi prevede la selezione di grandi quantità di dati. La scelta dei dati giusti non è affatto una garanzia, così come i modelli che sembrano suggerire determinati risultati possono funzionare perfettamente fino a quando non lo fanno. Anche quando un modello sembra funzionare, la convalida dei modelli può essere una sfida. Come tutti gli investitori sanno, non ci sono scommesse sicure.

I punti di flesso, come la recessione del mercato azionario del 2008-09, possono essere difficili per queste strategie, poiché i modelli possono cambiare improvvisamente. È anche importante ricordare che i dati non raccontano sempre l'intera storia. Gli umani possono vedere uno scandalo o un cambiamento di gestione mentre si sta sviluppando, mentre un approccio puramente matematico non può necessariamente farlo. Inoltre, una strategia diventa meno efficace man mano che un numero crescente di investitori tenta di impiegarla. I modelli che funzionano diventeranno meno efficaci man mano che sempre più investitori tentano di trarne profitto.

La linea di fondo

Molte strategie di investimento utilizzano una combinazione di strategie sia quantitative che qualitative. Usano strategie quantiche per identificare potenziali investimenti e quindi usano l'analisi qualitativa per portare i loro sforzi di ricerca a un livello successivo nell'identificazione dell'investimento finale.

Possono anche utilizzare approfondimenti qualitativi per selezionare investimenti e dati quantici per la gestione del rischio. Mentre le strategie di investimento sia quantitative che qualitative hanno i loro sostenitori e i loro critici, le strategie non devono necessariamente escludersi a vicenda.